An astronaut overseeing a futuristic data hub
PDF herunterladenMarkdown-Version

Verbinden Sie Vertex AI Vector 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. Bringen Sie die Rechenpower von Google Cloud direkt in Ihren Chat.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

Waiting for input…

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 Vertex AI Vector Search.

  1. 01

    Bereitgestellte Indizes auflisten

    Zeigt alle Indizes an, die auf einem bestimmten Endpunkt bereitgestellt wurden.

  2. 02

    Index-Endpunkte auflisten

    Listet alle im aktuellen Projekt verfügbaren Index-Endpunkte auf.

  3. 03

    Vektor-Operationen anzeigen

    Zeigt eine Liste der laufenden Operationen im Zusammenhang mit den Vektor-Indizes an.

Fähigkeiten-Set02 / 02

04-06

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 6, verfügbar über Vertex AI Vector Search.

  1. 04

    Index-Details abrufen

    Ruft Metadaten und die Konfiguration eines spezifischen Vektor-Index ab.

  2. 05

    Vektor-Indizes auflisten

    Listet alle im Google Cloud Projekt vorhandenen Vektor-Indizes auf.

  3. 06

    Nächste Nachbarn suchen

    Führt eine Ähnlichkeitssuche mittels Vektoren durch, indem die Endpoint-ID, die Index-ID und ein Query-Vektor übergeben werden.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

RAG Grounding

Your agent performs nearest neighbor lookups to pull relevant context for LLM responses.

02

Deployment Monitoring

You track the status of massive index builds while you continue writing code in your editor.

03

Infrastructure Audits

You verify the dimensionality and configuration of production indexes via simple text commands.

04

Vector Proximity Testing

You test how well specific vectors map to existing data by querying endpoints directly.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Vertex AI Vector 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 Vector 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 Vector 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 916ms. Schnell in der Produktion.

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

TagesdurchschnittSpitze 1114ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
668ms
Langsamster Tag
1114ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+18%

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 Vertex AI Vector Search zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

Vertex AI Vector Search Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/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 Vector Search capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "vertex-ai-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/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 Vector 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 Vector Search-Nutzer abgeben.

Dieser MCP ist für Experten konzipiert, die Cloud-Infrastruktur und KI-Modelle nahtlos miteinander verbinden müssen.

  • 01

    Cloud Machine Learning Ops (MLOps)

    Überwachen den Fortschritt der Index-Bereitstellung direkt im Chat, während sie Python-Skripte schreiben.

  • 02

    RAG Data Scientists

    Testen experimentelle Float-Arrays direkt in Produktions-Endpunkten über Cursor, um die Präzision der Ähnlichkeit zu prüfen.

  • 03

    Backend Architekten

    Verifizieren Infrastruktur-Konfigurationen, Shards und Knotenzahlen von unternehmensweiten Vektordatenbanken.

FAQ

Fragen von Vertex AI Vector Search-Nutzern.

  • 01

    How do I use this MCP with my existing Google Cloud setup?

    You need to enable the Vertex AI API for your project and provide your Project ID, Location, and an OAuth2 Access Token to the MCP.

  • 02

    Can I use this to search through billions of embeddings?

    Yes, this MCP allows your agent to perform nearest neighbor lookups across massive, billion-scale embedding structures hosted on Vertex AI.

  • 03

    Do I still need to use the Google Cloud Console?

    While you can still use the console, this MCP lets you perform most index management, monitoring, and search tasks directly from your AI client.

  • 04

    What kind of clients can connect to this MCP?

    Any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code, can connect to this capability.

  • 05

    Can I monitor long-running index builds?

    Yes, you can use the capability to query the cloud queue and review the timelines for long-running vector operations.

  • 06

    How do I perform a nearest-neighbor similarity test via chat?

    Just write: Search my endpoint '1xxx' against index 'deployed_abc_1' looking for 3 nearest neighbors to the vector [0.015, -0.042, 0.111]. The queryIndexTool bridges to Vertex and returns the IDs and distances of your geometrical matches instantly.

  • 07

    Can I query a status for indices that take hours to build on GCP?

    Absolutely. Use the prompt: Check my google cloud vector operations. The listOperationsTool reveals all in-flight Cloud operations indicating completion percentages and precise timestamps, allowing you to sidestep the Google Console completely.

  • 08

    Where do I easily find the short-lived VERTEX_ACCESS_TOKEN?

    On your terminal with gcloud installed and logged in, simply type gcloud auth print-access-token. Copy the output stream starting with ya29... into your configurations and the integration is ready for connection.

Entdecken

Mehr in AI Frontier

Vorschläge

Verbinde Vertex AI Vector Search mit Claude, Cursor, ChatGPT & mehr