An astronaut overseeing a futuristic data hub
Descargar PDFVersión en Markdown

Conecta Marqo AI Vector Search Embeddings 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. Gestiona tus embeddings y vectores 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 Marqo AI.

  1. 01

    Obtener estadísticas del índice

    Consulta la configuración y las métricas detalladas de un índice específico.

  2. 02

    Crear nuevo índice

    Genera un nuevo índice vectorial con límites definidos y configuraciones personalizadas.

  3. 03

    Eliminar documentos

    Borra documentos específicos de Marqo utilizando sus identificadores escalares.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de Marqo AI.

  1. 04

    Añadir documentos

    Escribe y vectoriza nuevos registros JSON directamente en tus índices de Marqo.

  2. 05

    Listar índices vectoriales

    Muestra todos los índices disponibles para identificar las colecciones antes de realizar búsquedas.

  3. 06

    Búsqueda de tensores

    Realiza búsquedas de similitud semántica densa utilizando consultas en lenguaje natural.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Rapid Prototyping

Test how different natural language queries perform against your existing vector indices.

02

Data Maintenance

Clean up your search index by removing outdated documents using specific IDs.

03

Index Monitoring

Check the stats and schema mappings of your indices to ensure they meet your application requirements.

04

Dynamic Content Updates

Feed new data into your search engine by sending JSON records through your AI client.

Automatiza una tarea

Pon Marqo AI 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

Marqo AI 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 Marqo AI 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 906ms. Rápida en producción.

Marqo AI se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1206ms
3 octHoy
Día más rápido
737ms
Día más lento
1206ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+13%

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 Marqo AI, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Marqo AI Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_yWwQAD75WfnpbXY72FMh8SBRNTeZWrryXTJG2Ifa/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 — Marqo AI capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "marqo-ai-vector-search-embeddings-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_yWwQAD75WfnpbXY72FMh8SBRNTeZWrryXTJG2Ifa/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 Marqo AI 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 Marqo AI delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que gestionan infraestructuras de datos vectoriales y buscan una interfaz de lenguaje natural para sus operaciones.

  • 01

    Arquitectos de búsqueda

    Para probar la relevancia semántica y verificar configuraciones de índices sin usar herramientas de API manuales.

  • 02

    Ingenieros de Machine Learning

    Para monitorear estadísticas de índices vectoriales y verificar resultados de embeddings directamente desde su espacio de trabajo.

  • 03

    Desarrolladores de software

    Para integrar resultados de búsqueda con IA en aplicaciones y gestionar el ciclo de vida de documentos en múltiples entornos.

FAQ

Preguntas de quienes usan Marqo AI.

  • 01

    How do I connect my Marqo instance?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Marqo API URL and API Key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can I create new indices through my AI agent?

    Yes, you can use the create_index capability to set up new vector indices with custom model settings and dimension constraints.

  • 04

    Does the search require manual embedding?

    No, when you use the tensor_search capability, Marqo handles the embedding extraction automatically.

  • 05

    Can I see how many documents are in my index?

    Yes, you can use the get_index_stats capability to retrieve detailed configuration metrics, including document counts.

  • 06

    Does Marqo handle the vector embeddings for me through the agent?

    Yes. Marqo is an end-to-end engine. When you use the tensor_search capability, you provide natural language and Marqo handles the model inference and vector extraction under the hood, returning semantically relevant results immediately.

  • 07

    Can I add new data to a vector index through a conversation?

    Absolutely. Use the add_documents capability by providing a JSON array of your documents. Your agent will synchronize these records into the target index, and they will be searchable via semantic query instantly.

  • 08

    How do I check the stats of my vector index?

    The get_index_stats capability retrieves critical metrics for a specific index. Your agent will report the document count, memory usage, and configuration details, helping you monitor the health of your vector store.

Explora

Más en AI Frontier

Sugerencias

Conecta Marqo AI a Claude, Cursor, ChatGPT y más