An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Lancedb Serverless Vector Db a ChatGPT y Claude

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. Controla tu infraestructura de almacenamiento y RAG mediante lenguaje natural.

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 LanceDB.

  1. 01

    Obtener esquema de tabla

    Accede a los metadatos y al esquema preciso de una tabla específica de LanceDB.

  2. 02

    Listar tablas

    Muestra todas las tablas vectorizadas que se encuentran en tu instancia de LanceDB.

  3. 03

    Crear tabla

    Configura una nueva tabla de LanceDB definiendo un esquema estricto.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de LanceDB.

  1. 04

    Eliminar tabla

    Borra de forma irreversible una tabla vectorial completa en LanceDB.

  2. 05

    Insertar filas

    Añade nuevos vectores y datos estructurados a una tabla, actualizando el índice ANN en tiempo real.

  3. 06

    Búsqueda vectorial

    Ejecuta búsquedas de similitud vectorial mediante el algoritmo KNN altamente optimizado.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Debugging

Check why a specific document isn't being retrieved by inspecting table schemas and search results.

02

Real-time Data Updates

Add new embeddings to your database and immediately use them in searches.

03

Schema Management

Provision new tables for multi-modal workloads using specific dimensional layouts.

04

Storage Cleanup

Remove old or unused vector tables to keep your serverless environment optimized.

Automatiza una tarea

Pon LanceDB 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

LanceDB 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 LanceDB 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 922ms. Rápida en producción.

LanceDB se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1081ms
3 octHoy
Día más rápido
762ms
Día más lento
1081ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+6%

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 LanceDB, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

LanceDB Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/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 — LanceDB capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "lancedb-serverless-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/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 LanceDB 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 LanceDB delegan.

Diseñado para profesionales que integran modelos de lenguaje con bases de datos vectoriales de alto rendimiento.

  • 01

    Desarrolladores RAG

    Para realizar búsquedas semánticas y verificar la recuperación de documentos mediante lenguaje natural sin usar scripts de Python.

  • 02

    Ingenieros de Datos

    Para aprovisionar y gestionar tablas vectoriales con esquemas Apache Arrow para aplicaciones de IA multimodal.

  • 03

    Arquitectos de IA

    Para monitorizar topologías vectoriales y auditar el uso de almacenamiento en múltiples instancias de bases de datos serverless.

FAQ

Preguntas de quienes usan LanceDB.

  • 01

    How do I connect my LanceDB account?

    You just need to provide your LanceDB API URL, API Key, and the specific Database Name when you subscribe to the MCP on Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Does inserting data update the search index?

    Yes, when you use the insert_rows capability, the underlying ANN index updates in real-time.

  • 04

    Can I manage schemas through the AI?

    Yes, you can provision new tables with strict Apache Arrow schemas directly through your agent.

  • 05

    Is deleting a table reversible?

    No, the delete_table capability irreversibly removes the entire vector table.

  • 06

    Can I perform a semantic similarity search using my agent?

    Yes. Use the vector_search capability by providing the target Table name and a JSON array of floating-point numbers representing your query embedding. Your agent will return the k-nearest rows from LanceDB based on semantic similarity.

  • 07

    How do I create a new table with a specific Apache Arrow schema?

    The create_table capability allows your agent to initialize a new columnar vector table. You just need to provide the desired Table name and a valid Apache Arrow schema mapping in JSON format defining dimensions and scalar fields.

  • 08

    Can my agent insert new embeddings directly into a LanceDB table?

    Absolutely. Use the insert_rows capability to persist new data rows containing native embeddings and arbitrary JSON metadata. Your agent will handle the payload delivery, and LanceDB will automatically update its ANN index.

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