An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta MongoDB Atlas Vector Search 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 tus vectores y datos operativos mediante lenguaje natural.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

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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 MongoDB Atlas Vector Search.

  1. 01

    Buscar por similitud

    Realiza búsquedas de similitud vectorial de alta dimensionalidad utilizando $vectorSearch.

  2. 02

    Crear índice

    Crea índices de búsqueda de embeddings estándar vinculados a dimensiones específicas.

  3. 03

    Eliminar documentos

    Elimina documentos específicos utilizando filtros de MongoDB procesados.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de MongoDB Atlas Vector Search.

  1. 04

    Buscar documentos

    Localiza documentos estándar de MongoDB aplicando filtros de consulta habituales.

  2. 05

    Insertar documento

    Inserta un nuevo documento genérico en la colección de destino seleccionada.

  3. 06

    Listar colecciones

    Muestra todas las colecciones de datos accesibles dentro de los límites de Atlas.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Embedding Validation

Test how well your vectors retrieve relevant documents by running similarity searches through your agent.

02

Database Auditing

Check collection organization and schema boundaries across multiple Atlas environments.

03

Data Maintenance

Clean up or update records using MQL filters directly from your AI client.

04

Index Optimization

Create and adjust search indices to improve how your cluster handles similarity calculations.

Automatiza una tarea

Pon MongoDB Atlas Vector Search 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

MongoDB Atlas Vector Search 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 MongoDB Atlas Vector Search 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 910ms. Rápida en producción.

MongoDB Atlas Vector Search se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1215ms
8 octHoy
Día más rápido
750ms
Día más lento
1215ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-12%

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 MongoDB Atlas Vector Search, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

MongoDB Atlas Vector Search Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_rMRfujNKzotBfoPOFvzesaIZTdVkigbmunZrRwce/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 — MongoDB Atlas Vector Search capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "mongodb-atlas-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_rMRfujNKzotBfoPOFvzesaIZTdVkigbmunZrRwce/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 MongoDB Atlas Vector Search 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 MongoDB Atlas Vector Search delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que gestionan infraestructuras de datos y modelos de lenguaje de gran escala.

  • 01

    Ingenieros de ML

    Para probar la relevancia de vectores y verificar dimensiones de embeddings mediante conversación natural sin usar scripts manuales de SDK.

  • 02

    Desarrolladores Backend

    Para gestionar datos operativos y resultados de búsqueda vectorial en un único flujo de trabajo desde la terminal de su espacio de trabajo.

  • 03

    Arquitectos de Búsqueda

    Para auditar índices de búsqueda y supervisar la organización de colecciones en múltiples entornos de Atlas de forma eficiente.

FAQ

Preguntas de quienes usan MongoDB Atlas Vector Search.

  • 01

    What AI clients can I use with this MCP?

    You can connect this MCP to any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 02

    Do I need to write MQL manually?

    No. You can describe the data you want to find or change in plain language, and your agent will handle the MQL execution.

  • 03

    Can I manage my search indices?

    Yes. The MCP includes a capability to create and configure Atlas Search indices with custom dimensions.

  • 04

    Does this work with standard MongoDB documents?

    Yes. Beyond vector search, you can use standard MQL filters to find, insert, and delete documents.

  • 05

    Where is the data hosted?

    The data stays in your MongoDB Atlas cluster. Vinkius simply hosts the MCP that allows your agent to talk to your cluster.

  • 06

    Can I manage both vector search and standard data in the same conversation?

    Yes. MongoDB Atlas Vector Search is unified. You can use the search capability for similarity and the find or insert capabilities for standard operational data management using MQL, allowing you to bridge both worlds natively.

  • 07

    How do I create a new vector search index through the agent?

    Use the create_index capability by providing the database, collection, and required dimensions (matching your embedding model). Your agent will provision the index infrastructure on Atlas to enable high-speed vector retrieval.

  • 08

    Can my agent find specific documents using standard MongoDB query filters?

    Absolutely. Use the find capability with a JSON string representing your MQL filter (e.g. {"status":"active"}). Your agent will execute the Data API request and return the matching documents and their scalar properties securely.

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