
Verbinden Sie Vectorshift AI Workflow RAG Autom mit Ihrer KI
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. Steuern Sie komplexe RAG-Pipelines und Automatisierungen per Chat.
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.
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.

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.
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.
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 · 29 Fähigkeiten
Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.
01-04
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 01
Wissensdatenbanken auflisten
Zeigt die Struktur der vorhandenen Wissensdatenbanken im System an.
- 02
Chatbots auflisten
Gibt eine Übersicht über alle verfügbaren Chatbots im System aus.
- 03
Pipeline Massenlauf
Führt mehrere Instanzen einer Pipeline parallel aus. Die ID muss einer bestehenden Pipeline entsprechen.
- 04
Chatbot erstellen
Erstellt einen neuen Chatbot mit der angegebenen Konfiguration.
05-08
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 05
Wissensdatenbank erstellen
Legt eine neue Wissensdatenbank mit den erforderlichen Einstellungen an.
- 06
Pipeline erstellen
Erstellt eine neue Workflow-Pipeline mit den notwendigen Parametern.
- 07
Transformation erstellen
Erstellt eine neue Daten-Transformation unter Verwendung von Python oder JavaScript.
- 08
Chatbot löschen
Entfernt einen Chatbot. Stellen Sie sicher, dass dieser nicht aktiv genutzt wird.
09-12
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 09
Dokumente löschen
Löscht spezifische Dokumente anhand ihrer ID aus einer Wissensdatenbank.
- 10
Wissensdatenbank löschen
Entfernt eine bestehende Wissensdatenbank anhand ihrer ID.
- 11
Pipeline löschen
Löscht eine vorhandene Pipeline über deren ID.
- 12
Transformation löschen
Entfernt eine bestehende Daten-Transformation.
13-16
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 13
Chatbot abrufen
Sucht einen Chatbot über seine ID oder seinen Namen.
- 14
Wissensdatenbank abrufen
Ruft eine Wissensdatenbank mithilfe der ID oder des Namens ab.
- 15
Pipeline abrufen
Ermöglicht das Abrufen einer Pipeline über die ID oder den Namen.
- 16
Transformation abrufen
Sucht eine spezifische Transformation über ID oder Name.
17-20
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 17
Daten zur Wissensdatenbank hinzufügen
Fügt einer Wissensdatenbank neue Daten wie Dateien oder URLs hinzu.
- 18
Dokumente suchen
Durchsucht eine Wissensdatenbank nach bestimmten Dokumenten.
- 19
Pipelines auflisten
Zeigt alle im System verfügbaren Pipelines an.
- 20
Transformationen auflisten
Listet alle verfügbaren Daten-Transformationen auf.
21-23
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 21
Pipeline pausieren
Unterbricht eine aktuell laufende Pipeline-Instanz.
- 22
Wissensdatenbank abfragen
Führt eine semantische Suche in einer Wissensdatenbank durch.
- 23
Pipeline fortsetzen
Setzt eine oder mehrere pausierte Pipeline-Instanzen fort.
24-26
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 24
Chatbot nutzen
Sendet eine Nachricht an einen Chatbot und erhält eine Antwort.
- 25
Pipeline ausführen
Startet eine Pipeline mit den definierten Eingabewerten.
- 26
Transformation ausführen
Führt eine aktive Transformation mit den bereitgestellten Daten aus.
27-29
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 29, verfügbar über VectorShift.
- 27
Chatbot-Sitzung beenden
Beendet eine aktive Chatbot-Sitzung mithilfe der Chatbot-ID.
- 28
Pipeline stoppen
Beendet eine aktuell laufende Pipeline-Instanz sofort.
- 29
Dateien hochladen
Lädt Dateien direkt in eine aktive Chatbot-Sitzung hoch.
Echte Arbeit
Was Teams täglich ausführen
Automated Data Extraction
Trigger a pipeline to scrape a URL and transform the data using custom JavaScript.
Internal Knowledge Retrieval
Ask your agent to find specific policy details within a company wiki knowledge base.
Chatbot Deployment
Create and configure a new chatbot instance to handle specific user queries.
Workflow Monitoring
Pause or terminate long-running pipelines if the output doesn't meet requirements.
Eine Aufgabe automatisieren
Bringen Sie VectorShift 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
VectorShift 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.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatBauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.
Sie brauchen keinen Client, um VectorShift 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 994ms. Schnell in der Produktion.
VectorShift wird täglich gegen den Live-Service geprüft.
- Schnellster Tag
- 807ms
- Langsamster Tag
- 1250ms
- 14-Tage-Trend
- Verbessernd-6%
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. 29 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.
Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung
Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von VectorShift zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.
Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei VectorShift. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.
VectorShift Connector
Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/mcpClaude Desktop
Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — VectorShift capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"vectorshift-ai-workflow-rag-automation-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/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? VectorShift in Claude und anderen KI-Tools einrichten
Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑
Für wen
Für die Arbeit, die VectorShift-Nutzer abgeben.
Dieser MCP-Connector richtet sich an Fachleute, die KI-Automatisierung direkt in ihre Entwicklungsumgebungen integrieren möchten.
- 01
KI-Entwickler
Trigger und testen RAG-Pipelines oder die Indizierung von Wissensdatenbanken direkt aus der Coding-Umgebung.
- 02
Operations Teams
Automatisieren repetitive Datenverarbeitungsprozesse mithilfe vorgefertigter KI-Pipelines.
- 03
Produkt-Teams
Fragen interne Wissensdatenbanken schnell ab, um technische Dokumentationen via KI abzurufen.
FAQ
Fragen von VectorShift-Nutzern.
- 01
How do I connect my VectorShift account?
You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your VectorShift API Key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.
- 02
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Can I run custom code in my workflows?
Yes, you can create and run custom transformations using Python or JavaScript as part of your pipelines.
- 04
Can I manage my existing VectorShift chatbots?
Yes, you can list, get, create, and delete chatbots, as well as run or terminate active sessions.
- 05
Is it possible to search through my uploaded documents?
Yes, you can use the query_knowledge_base capability to perform semantic searches on your indexed data.
- 06
How do I search for specific information within my VectorShift knowledge base?
Use the query_knowledge_base capability with your Knowledge Base ID and the search query. The agent will perform a semantic search and return the most relevant data chunks.
- 07
Can I trigger a specific AI workflow with custom parameters?
Yes! Use the run_pipeline capability. Provide the Pipeline ID and a JSON object mapping your input names to their respective values to start the execution.
- 08
Is it possible to add new documents to a knowledge base through the agent?
Absolutely. Use the index_knowledge_base capability to add data (such as URLs or file content) to an existing knowledge base for real-time RAG updates.
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