An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Qdrant 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 tus bases de datos vectoriales desde cualquier agente de IA.

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 · 7 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Qdrant.

  1. 01

    Obtener puntos

    Recupera puntos específicos utilizando sus identificadores.

  2. 02

    Listar colecciones

    Muestra todas las colecciones disponibles en la instancia de Qdrant.

  3. 03

    Consultar colección

    Obtiene información detallada sobre una colección específica.

  4. 04

    Realizar búsqueda

    Ejecuta una búsqueda de vectores por vecino más cercano usando un array de floats.

Set de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Qdrant.

  1. 05

    Desplazamiento de datos

    Permite recorrer los puntos de una colección para facilitar la paginación.

  2. 06

    Contar puntos

    Calcula el número total de puntos contenidos en una colección.

  3. 07

    Eliminar puntos

    Borra puntos específicos de una colección. Esta acción es irreversible.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Debugging

Check if your retrieval is pulling the correct payloads by running similarity searches through your agent.

02

Dataset Cleanup

Remove redundant or incorrect data points directly from your chat interface.

03

Index Monitoring

Quickly check the total point count and configuration of your collections.

04

Payload Inspection

Scroll through large datasets to verify that your embeddings and metadata are correctly stored.

Automatiza una tarea

Pon Qdrant 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

Qdrant 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 Qdrant 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 867ms. Rápida en producción.

Qdrant se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1106ms
3 octHoy
Día más rápido
757ms
Día más lento
1106ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+23%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 7 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 Qdrant, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Qdrant Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_q8RmctE5Ixu7FdouvzysiVBMHUlpWlDBAdtwVmus/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 — Qdrant capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_q8RmctE5Ixu7FdouvzysiVBMHUlpWlDBAdtwVmus/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 Qdrant 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 Qdrant delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que trabajan en la intersección de la inteligencia artificial y la gestión de datos masivos.

  • 01

    Ingenieros de IA y ML

    Para consultar espacios de incrustaciones directamente mientras desarrollan aplicaciones RAG.

  • 02

    Científicos de Datos

    Para inspeccionar payloads y probar parámetros de distancia en índices reales sin usar Jupyter Notebooks.

  • 03

    Desarrolladores Backend

    Para gestionar la configuración de clústeres vectoriales y limpiar conjuntos de datos de forma eficiente.

FAQ

Preguntas de quienes usan Qdrant.

  • 01

    Does this work with self-hosted Qdrant?

    Yes, this MCP connects to both Qdrant Cloud and self-hosted instances.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I perform similarity searches?

    Yes, you can perform nearest neighbor similarity searches by providing a JSON array of floats to the search capability.

  • 04

    Is deleting data permanent?

    Yes, the delete capability performs an irreversible action on the specified points.

  • 05

    How do I see my data payloads?

    You can use the scroll capability to paginate through points and view their associated payloads.

  • 06

    How do I find my Qdrant URL and API Key?

    For Qdrant Cloud: Go to the Qdrant Cloud Console, select your cluster to open the Cluster Detail Page. The endpoint will be displayed there (e.g., xyz.us-east4-0.gcp.cloud.qdrant.io), and you can generate Database API Keys underneath it (they start with eyJhb). For Self-hosted: Provide your custom URL and the static custom key you defined in your config.yaml.

  • 07

    Can my AI use this for a RAG architecture directly?

    Yes contextually, but practically your agent acts as the database debugger. It can formulate vector arrays to query search_points, retrieving identical payload structures. It's meant for the engineer building the RAG, helping you inspect distances and debug faulty retrieval mechanisms mid-code.

  • 08

    Does it support deleting vectors?

    Yes. If an embedding got corrupted or references dropped articles, use the delete capability. Pass the collection name and the list of specific IDs. Qdrant handles the mutation instantly and updates the index without rebuilding.

  • 09

    What if I have millions of points?

    Instead of overloading your chat context, instruct your agent to use the count capability to grasp the scale, and the scroll capability with a small limit constraint (e.g., 5-10 records at a time). This paginates large bodies cleanly when analyzing index health.

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