An astronaut overseeing a futuristic data hub
PDF herunterladenMarkdown-Version

Verbinden Sie Zilliz Cloud 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. Automatisieren Sie Ihre Vektordatenbank-Operationen mit natürlicher Sprache.

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 · 10 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 03

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 10, verfügbar über Zilliz Cloud.

  1. 01

    Kollektion erstellen

    Erstellt eine neue Vektor-Kollektion. Erfordert einen JSON-Body.

  2. 02

    Kollektion beschreiben

    Ruft detaillierte Informationen zu einer spezifischen Kollektion ab.

  3. 03

    Kollektion löschen

    Entfernt eine bestehende Kollektion dauerhaft aus dem Cluster.

  4. 04

    Entitäten einfügen

    Schreibt neue Daten in eine ausgewählte Kollektion.

Fähigkeiten-Set02 / 03

05-07

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 10, verfügbar über Zilliz Cloud.

  1. 05

    Kollektionen auflisten

    Zeigt alle im Zilliz Cluster vorhandenen Kollektionen an.

  2. 06

    Entitäten abfragen

    Durchsucht Entitäten mithilfe von Metadaten-Filtern und booleschen Ausdrücken.

  3. 07

    Kollektion freigeben

    Entlädt eine Kollektion aus dem Arbeitsspeicher, um Ressourcen zu sparen.

Fähigkeiten-Set03 / 03

08-10

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 10, verfügbar über Zilliz Cloud.

  1. 08

    Entitäten löschen

    Entfernt gezielt einzelne Einträge aus einer Kollektion.

  2. 09

    Kollektion laden

    Lädt eine Kollektion in den Arbeitsspeicher für schnelle Zugriffe.

  3. 10

    Vektorsuche durchführen

    Führt eine Ähnlichkeitssuche mit einer JSON-Konfiguration durch.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Rapid Prototyping

Quickly spin up new collections to test how different vector dimensions behave.

02

Resource Optimization

Tell your agent to release unused collections to keep the cluster running efficiently.

03

Data Auditing

Use the agent to check collection schemas and row counts instantly.

04

Automated Retrieval

Let your agent handle the heavy lifting of similarity searches during application development.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Zilliz Cloud 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

Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud 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 968ms. Schnell in der Produktion.

Zilliz Cloud wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1190ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
790ms
Langsamster Tag
1190ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+19%

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. 10 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

Zilliz Cloud Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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 — Zilliz Cloud capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "zilliz-cloud-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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? Zilliz Cloud in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Zilliz Cloud-Nutzer abgeben.

Dieser MCP richtet sich an Fachkräfte, die Vektordatenbanken nahtlos in KI-Workflows integrieren möchten.

  • 01

    KI-Ingenieure

    Testen Vektorsuchen und verifizieren Schemata schnell über natürliche Sprache.

  • 02

    Data Scientists

    Überwachen die Cluster-Gesundheit und Datenverteilung ohne Boilerplate-Code zu schreiben.

  • 03

    Entwickler

    Integrieren das Management und den Abruf von Vektordaten direkt in ihren Workflow.

FAQ

Fragen von Zilliz Cloud-Nutzern.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Zilliz cluster?

    You need to provide your Zilliz Cluster Endpoint and your API Key during the setup process in Vinkius.

  • 02

    Which 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 manage cluster resources through my AI agent?

    Yes, you can use the load and release capabilities to manage how collections occupy cluster memory.

  • 04

    Does this MCP support metadata filtering?

    Yes, the query_entities capability allows you to find specific records using boolean expressions and metadata filters.

  • 05

    Is it possible to delete data using this MCP?

    Yes, you can use the delete_entities capability to remove specific records or the drop_collection capability to remove entire collections.

  • 06

    How do I find my Cluster Endpoint?

    You can find your Cluster Endpoint in the Zilliz Cloud Console under the 'Cluster Details' page. It typically looks like https://in01-xxxxxxxxxxxx.vectordb.zillizcloud.com.

  • 07

    Why do I need to 'load' a collection before searching?

    Zilliz requires collections to be loaded into memory to perform high-performance similarity searches. Use the load_collection capability to make your data available for search.

  • 08

    Can I filter my vector search using metadata?

    Yes, Zilliz supports hybrid search. You can use the query_entities capability for metadata-only filtering or include filtering expressions in your search_vectors JSON configuration.

Entdecken

Mehr in AI Frontier

Vorschläge

Verbinde Zilliz Cloud mit Claude, Cursor, ChatGPT & mehr