An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Amazon Bedrock Kb a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Empodera a tus agentes con datos empresariales gestionados directamente en AWS.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 6 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 02

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de Amazon Bedrock.

  1. 01

    Listar trabajos de ingesta de AWS Bedrock KB

    Muestra las operaciones explícitas de sincronización de las Bases de Conocimiento de AWS Bedrock.

  2. 02

    Obtener una base de conocimiento de AWS Bedrock

    Permite consultar detalles específicos de una Base de Conocimiento de AWS Bedrock.

  3. 03

    Listar fuentes de datos de AWS Bedrock KB

    Consulta las fuentes de datos que están enlazadas a una Base de Conocimiento de AWS Bedrock.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de Amazon Bedrock.

  1. 04

    Listar bases de conocimiento de AWS Bedrock

    Muestra una lista completa de las Bases de Conocimiento disponibles en AWS Bedrock.

  2. 05

    Consultar un índice de vectores vía AWS Bedrock

    Ejecuta una consulta de recuperación de información de forma segura utilizando AWS Bedrock.

  3. 06

    Generar respuestas con RAG usando Bedrock KB

    Genera respuestas de LLM con fundamento explícito utilizando la Base de Conocimiento de Bedrock.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Internal Onboarding

Run a retrieval query to pull the top three relevant policy snippets for a new employee checklist, citing the exact source document.

02

Compliance Auditing

List all data sources and check their origin document mappings to ensure sensitive data is properly included in the knowledge base.

03

Knowledge Base Setup

List all available knowledge bases and check which embedding models are assigned to your region before starting a new project.

04

Data Pipeline Monitoring

Check the ingestion job status to confirm that new documentation buckets have finished syncing and mapping without errors.

Automatiza una tarea

Pon Amazon Bedrock a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Amazon Bedrock funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

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

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Amazon Bedrock a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 925ms. Rápida en producción.

Amazon Bedrock se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1140ms
3 octHoy
Día más rápido
723ms
Día más lento
1140ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+17%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 6 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Amazon Bedrock, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Amazon Bedrock. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Amazon Bedrock Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_VAqgKgPAMaCVADpiaKW1YIUR9Y3n0l8xHvlUnkn1/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  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 — Amazon Bedrock capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "amazon-bedrock-kb-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_VAqgKgPAMaCVADpiaKW1YIUR9Y3n0l8xHvlUnkn1/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Amazon Bedrock con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Amazon Bedrock delegan.

Este Connector está diseñado para profesionales que necesitan integrar conocimiento corporativo complejo en sus agentes de IA. Permite construir flujos de trabajo RAG robustos sin la complejidad de gestionar infraestructura de bases de datos vectoriales. Es ideal para entornos empresariales que requieren precisión y trazabilidad de la fuente de la información.

  • 01

    Desarrolladores de IA

    Construye flujos de trabajo RAG rápidamente sin necesidad de alojar bases de datos o mantener la lógica de sincronización de fragmentos.

  • 02

    Arquitectos de Cloud

    Audita el estado de ingesta y verifica los mapeos de documentos de origen de forma segura desde su interfaz de chat.

  • 03

    Científicos de Datos

    Prototipa consultas con contexto fundamentado instantáneamente y rastrea la precisión contra fragmentos de datos exactos.

FAQ

Preguntas de quienes usan Amazon Bedrock.

  • 01

    Do I need to manage my own vector database?

    No. This MCP connects directly to AWS Bedrock, giving you managed vector databases and eliminating the need for you to build or host custom vector pipelines.

  • 02

    What kind of data can I query?

    You can query massive corporate datasets stored in attached storage buckets, such as S3. The MCP handles the chunking and mapping of these documents into the knowledge base.

  • 03

    How do I check if my data is syncing correctly?

    You can use the MCP to list ingestion jobs and track the real-time syncing status of chunking pipelines, ensuring your documents are mapped to the index.

  • 04

    Is this only for AWS users?

    Yes. This MCP is designed specifically to connect your AI agent to the native services and infrastructure within your Amazon Bedrock account.

  • 05

    What is the difference between 'retrieve' and 'retrieve_and_generate'?

    The 'retrieve' capability pulls the raw, top-K text chunks from the vector index. The 'retrieve_and_generate' capability uses those chunks to generate a fully grounded, synthesized response from the LLM.

  • 06

    Can my AI agent directly run RAG without calling external LLMs?

    Yes! Use the retrieve_and_generate capability. Your agent passes the query and a designated Bedrock model ARN. Bedrock handles fetching chunks from the local vector index and synthesizing the final answer inside AWS boundaries, returning a fully grounded response instantly.

  • 07

    How can I check if new uploaded documents are successfully indexed in my agent?

    Just ask your agent to list ingestion jobs for a specific Knowledge Base ID and Data Source ID. It will report back the exact status (e.g., SYNCING, COMPLETED, FAILED) of chunks being mapped to your vector layout.

  • 08

    Can I see exactly where an answer came from in my documentation?

    Absolutely. Both the standard retrieve functionality and retrieve_and_generate calls will parse out the specific origin document URLs (e.g., S3 paths) and expose the exact raw text snippets that mathematically matched your query vector.

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