An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Opensearch Vector 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. Controla tu base de datos vectorial 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 OpenSearch.

  1. 01

    Obtener mapeo de índice

    Recupera la configuración y el mapeo detallado de un índice específico de OpenSearch.

  2. 02

    Insertar documento

    Realiza una inserción atómica y rápida de un documento vectorial en el espacio de embeddings.

  3. 03

    Listar índices

    Muestra todos los índices existentes en el clúster de OpenSearch.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de OpenSearch.

  1. 04

    Buscar vectores

    Ejecuta búsquedas de vecinos más cercanos (k-NN) utilizando vectores de punto flotante para encontrar contenido similar.

  2. 05

    Eliminar documento

    Borra un documento vectorial específico del espacio de embeddings en OpenSearch.

  3. 06

    Crear índice k-NN

    Provisiona nuevos índices k-NN optimizados para similitud de coseno con dimensiones configurables.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Pipeline Testing

Quickly verify if your retrieved context is accurate by running similarity searches through your agent.

02

Embedding Management

Add or remove specific document embeddings from your vector store as your data changes.

03

Index Monitoring

Check the status and document counts of your various vector indexes using simple text prompts.

04

Rapid Prototyping

Spin up new k-NN indexes with custom dimensions to test different embedding models.

Automatiza una tarea

Pon OpenSearch 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

OpenSearch 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 OpenSearch 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 916ms. Rápida en producción.

OpenSearch se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1525ms
3 octHoy
Día más rápido
751ms
Día más lento
1525ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+80%

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

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

OpenSearch Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/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 — OpenSearch capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "opensearch-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/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 OpenSearch 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 OpenSearch delegan.

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

  • 01

    Ingenieros de ML

    Para probar consultas de similitud con embeddings de producción sin necesidad de escribir comandos curl.

  • 02

    Desarrolladores RAG

    Para indexar y recuperar documentos de contexto en flujos de generación aumentada por recuperación.

  • 03

    Equipos de Datos

    Para inspeccionar la salud de los índices y las configuraciones de vectores mediante conversación en lugar de paneles de Kibana.

FAQ

Preguntas de quienes usan OpenSearch.

  • 01

    What is this MCP used for?

    This MCP allows your AI client to perform k-NN vector searches, manage k-NN indexes, and handle document upserts within an OpenSearch cluster.

  • 02

    Which AI clients can I use with this?

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

  • 03

    Can I create indexes with specific dimensions?

    Yes, you can instruct your agent to create new k-NN indexes with configurable dimensions such as 384, 768, or 1536.

  • 04

    Does this work with existing OpenSearch clusters?

    Yes, you simply provide your existing host credentials to connect the MCP to your cluster.

  • 05

    How do I perform similarity searches?

    You can ask your agent to execute a k-NN search by providing the index name and a dense float vector.

  • 06

    What vector dimensions does it support?

    Any dimension supported by OpenSearch k-NN. Common values: 384 (MiniLM), 768 (BERT/all-mpnet), 1536 (OpenAI text-embedding-ada-002), 3072 (text-embedding-3-large). When creating an index, specify the exact dimension and the agent provisions the mapping automatically.

  • 07

    Can I delete an entire index or just individual documents?

    Currently, the agent supports deleting individual documents by ID from an index. Full index deletion is not exposed through this integration to prevent accidental data loss. If you need to drop an index, use the OpenSearch Dashboards or direct API calls.

  • 08

    Does this work with Amazon OpenSearch Service (managed)?

    Yes. Provide the Amazon OpenSearch Service endpoint as the host (e.g., https://search-xxx.us-east-1.es.amazonaws.com) along with the master username and password. The integration uses standard REST APIs that work identically on managed and self-hosted clusters.

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