An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Redis Vector mit ChatGPT, Claude und Gemini

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Verwalten Sie Embeddings und Vektorsuchen direkt in Ihrer Redis-Datenbank.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 6 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 02

01-03

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 6, verfügbar über Redis Vector.

  1. 01

    Vektor-Index erstellen

    Legt den Namen und die Vektordimensionen fest. Erstellt einen neuen RediSearch-Vektorindex.

  2. 02

    Vektoren suchen

    Gibt den Suchvektor als JSON-Array von Floats an. Führt eine KNN-Ähnlichkeitssuche in einem Vektorindex durch.

  3. 03

    Vektor aktualisieren

    Gibt den Dokumentenschlüssel und den Vektor als JSON-Array an. Fügt einen Vektor in einem Redis-Hash ein oder aktualisiert ihn.

Fähigkeiten-Set02 / 02

04-06

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 6, verfügbar über Redis Vector.

  1. 04

    Index-Informationen abrufen

    Ruft detaillierte Informationen zu einem spezifischen Vektorindex ab.

  2. 05

    Indizes auflisten

    Zeigt alle geladenen RediSearch-Vektorindizes an.

  3. 06

    Vektor löschen

    Entfernt ein Vektordokument aus Redis.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

RAG Architecture Validation

Check if your vector dimensions and metrics match your embedding model's output.

02

Rapid Prototyping

Create and test new vector indexes as you experiment with different similarity algorithms.

03

Semantic Data Cleanup

Remove obsolete or outdated embeddings to maintain index performance.

04

Interactive Debugging

Query specific vectors to verify that your similarity search is returning the expected neighbors.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Redis Vector für eine Sache an die Arbeit.

Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.

Ein Connector, jede KI

Redis Vector funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um Redis Vector arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 942ms. Schnell in der Produktion.

Redis Vector wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1228ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
781ms
Langsamster Tag
1228ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+24%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 6 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Redis Vector zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Redis Vector. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

Redis Vector Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Redis Vector capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "redis-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? Redis Vector in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die Redis Vector-Nutzer abgeben.

Dieser Connector richtet sich an Experten, die KI-Modelle direkt mit hochperformanten Vektordatenbanken verknüpfen müssen.

  • 01

    AI & ML Engineers

    Für die schnelle Iteration bei der Feinabstimmung der Ähnlichkeit und das direkte Abfragen von KNN-Vektoren per Prompt.

  • 02

    Backend Entwickler

    Zur Verwaltung der semantischen Speicherlogik, zum Audit von Schemata und zum sofortigen Löschen veralteter Hashes.

  • 03

    Data Architects

    Zur interaktiven Validierung von Redis-Vektor-Umgebungen und zur Überprüfung der Architektur für RAG-Anwendungen.

FAQ

Fragen von Redis Vector-Nutzern.

  • 01

    Does this MCP work with any Redis instance?

    No, your Redis instance must have the RediSearch module installed to support vector operations.

  • 02

    What AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can I create new indexes using my AI agent?

    Yes, you can use the create_vector_index capability to specify names and dimensions for new indexes.

  • 04

    How do I perform a similarity search?

    You can use the search_vectors capability by providing a JSON array of floats representing your query vector.

  • 05

    Is my Redis URL stored by Vinkius?

    Vinkius manages the connection and credentials so you can connect your client once and start working.

  • 06

    What is the format required for the 'Redis URL' parameter?

    The parameter requires standard Redis URI string formatting. Typically it looks like redis://[username]:[password]@[host]:[port]. For TLS/SSL-enabled endpoints spanning secure setups, use the rediss:// scheme prefix.

  • 07

    Does my Redis instance strictly need the RediSearch module?

    Yes, absolutely. The base Redis product (standard open-source) only manages key-value caching out of the box. You must be running the Redis Stack or a managed tier (like Redis Enterprise or compatible cloud offerings) that explicitly includes RediSearch to generate and query KNN vector indexes.

  • 08

    Can I query using embedding arrays output directly from OpenAI models?

    Yes. Once you receive your numerical float array from an embedding model (like text-embedding-ada-002), you can pipe that exact JSON array into the search_vectors agent capability alongside the relevant index name to perform immediate proximity lookups.

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