An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Vertex AI Search mit ChatGPT und Claude

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. Verwandeln Sie Ihre Unternehmensdaten in direkt nutzbares Wissen.

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 · 7 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 02

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 7, verfügbar über Vertex AI Search.

  1. 01

    Datastore-Details abrufen

    Ruft die Konfiguration und die Metadaten eines spezifischen Datenspeichers ab.

  2. 02

    Dokumente auflisten

    Listen alle indizierten Dokumente innerhalb eines bestimmten Datastore-Branches auf.

  3. 03

    Suchmaschinen anzeigen

    Zeigt alle in der Sammlung konfigurierten Suchmaschinen an.

  4. 04

    Dokumente durchsuchen

    Führt eine Suchanfrage über die Dokumente in einem spezifischen Datenspeicher durch.

Fähigkeiten-Set02 / 02

05-07

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 7, verfügbar über Vertex AI Search.

  1. 05

    Datenspeicher auflisten

    Listet alle verfügbaren Datenspeicher in der Vertex AI Search Sammlung auf.

  2. 06

    Empfehlungen abrufen

    Ermittelt personalisierte Empfehlungen basierend auf Nutzerereignissen und Interaktionsmustern.

  3. 07

    Fundierte Antworten erhalten

    Liefert eine KI-generierte Antwort, die direkt auf den Dokumenten Ihres Datenspeichers basiert.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Internal Knowledge Retrieval

An employee asks about company policy and gets an answer pulled directly from the HR handbook.

02

Product Catalog Search

A support agent searches for specific product specs within a massive inventory database.

03

Developer Documentation

A developer queries internal API docs to find specific implementation details.

04

Recommendation Engines

A product team uses user event data to surface relevant items to customers.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Vertex AI Search 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

Vertex AI Search 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 Vertex AI Search 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 819ms. Schnell in der Produktion.

Vertex AI Search wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 972ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
684ms
Langsamster Tag
972ms
14-Tage-Trend
Stabil-2%

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. 7 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

Vertex AI Search Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_tPSiUT085NrK0Q7wJaTFR09NOdWshRlsftXDjz1N/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 — Vertex AI Search capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "vertex-ai-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_tPSiUT085NrK0Q7wJaTFR09NOdWshRlsftXDjz1N/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? Vertex AI Search in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Vertex AI Search-Nutzer abgeben.

Dieser MCP ist ideal für Organisationen, die ihr internes Wissen effizienter nutzbar machen wollen.

  • 01

    Enterprise Developer

    Erstellt fundierte KI-Anwendungen unter Nutzung interner Dokumentationen ohne manuelles Indexieren.

  • 02

    Knowledge Manager

    Findet relevante Informationen in riesigen Dokumentenbeständen durch einfache Konversation.

  • 03

    Data Scientist

    Testet und optimiert die Relevanz der Suche sowie die Konfigurationen für generatives Grounding.

  • 04

    Produktteams

    Implementiert personalisierte Empfehlungen und KI-gestützte Suchfunktionen mit minimalem Aufwand.

FAQ

Fragen von Vertex AI Search-Nutzern.

  • 01

    How do I connect my Google Cloud data to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and provide your Google Cloud Project ID, Location, and Access Token. Once connected, your AI client can immediately access your Vertex AI Search collections.

  • 02

    What makes the answers 'grounded'?

    Grounded answers are generated by looking at the specific documents in your data stores. This ensures the AI provides responses based on your actual files rather than general training data.

  • 03

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 04

    Can I manage my data stores through the AI?

    Yes. You can use the MCP to list data stores, view search engine configurations, and browse indexed documents through your agent.

  • 05

    Does this replace my existing search engine?

    This MCP acts as a bridge that allows your AI agent to use your existing Vertex AI Search engines and data stores to provide conversational answers and recommendations.

  • 06

    Can I get direct answers from my documents without reading through them?

    Yes. Using the get_grounded_answer capability, your AI agent can process a natural language question and return a precise answer based specifically on the content within your Vertex AI Search data stores. This grounding ensures high accuracy and reduces hallucinations by sticking to your private data as the source of truth.

  • 07

    How do I know which data stores are available to search?

    Ask your agent to list your data stores. It will return all configured data stores in your collection along with their IDs and names. You can then use these IDs to perform targeted semantic searches or browse specific document branches.

  • 08

    Can I use this for product recommendations on my website?

    Absolutely. The get_recommendations capability allows your agent to retrieve personalized recommendations by providing user event data. This is ideal for testing recommendation engines and surfacing relevant content or products to users based on their historical behavior.

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