An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Redis 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 tus bases de datos vectoriales directamente desde tu 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 · 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 Redis Vector.

  1. 01

    Crear índice vectorial

    Define el nombre y las dimensiones del vector para crear un nuevo índice en RediSearch.

  2. 02

    Buscar vectores

    Realiza una búsqueda de similitud KNN utilizando un arreglo JSON de floats como vector de consulta.

  3. 03

    Insertar o actualizar vector

    Inserta o actualiza un vector dentro de un hash de Redis especificando la clave del documento.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de Redis Vector.

  1. 04

    Obtener información del índice

    Recupera los detalles técnicos y la configuración de un índice vectorial específico.

  2. 05

    Listar índices

    Muestra todos los índices vectoriales de RediSearch que están cargados actualmente.

  3. 06

    Eliminar vector

    Borra un documento vectorial específico de la base de datos Redis.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Architecture Validation

Check if your vector dimensions and metrics match your embedding model's output.

02

Rapid Prototyping

Create and test new vector indexes as you experiment with different similarity algorithms.

03

Semantic Data Cleanup

Remove obsolete or outdated embeddings to maintain index performance.

04

Interactive Debugging

Query specific vectors to verify that your similarity search is returning the expected neighbors.

Automatiza una tarea

Pon Redis Vector 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

Redis Vector 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 Redis Vector 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 942ms. Rápida en producción.

Redis Vector se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1228ms
3 octHoy
Día más rápido
781ms
Día más lento
1228ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+24%

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 Redis Vector, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Redis Vector Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/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 — Redis Vector capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "redis-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/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 Redis Vector 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 Redis Vector delegan.

Diseñado para profesionales que integran inteligencia artificial con infraestructuras de datos de alto rendimiento.

  • 01

    Ingenieros de IA y ML

    Para iterar rápidamente en el ajuste de similitud y almacenar embeddings sobre la marcha sin usar scripts de Python repetitivos.

  • 02

    Desarrolladores Backend

    Para mantener la lógica de almacenamiento semántico, auditar esquemas y gestionar hashes de vectores de forma inmediata.

  • 03

    Arquitectos de Datos

    Para validar entornos vectoriales de Redis de forma interactiva y confirmar la viabilidad de arquitecturas RAG.

FAQ

Preguntas de quienes usan Redis Vector.

  • 01

    Does this MCP work with any Redis instance?

    No, your Redis instance must have the RediSearch module installed to support vector operations.

  • 02

    What AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I create new indexes using my AI agent?

    Yes, you can use the create_vector_index capability to specify names and dimensions for new indexes.

  • 04

    How do I perform a similarity search?

    You can use the search_vectors capability by providing a JSON array of floats representing your query vector.

  • 05

    Is my Redis URL stored by Vinkius?

    Vinkius manages the connection and credentials so you can connect your client once and start working.

  • 06

    What is the format required for the 'Redis URL' parameter?

    The parameter requires standard Redis URI string formatting. Typically it looks like redis://[username]:[password]@[host]:[port]. For TLS/SSL-enabled endpoints spanning secure setups, use the rediss:// scheme prefix.

  • 07

    Does my Redis instance strictly need the RediSearch module?

    Yes, absolutely. The base Redis product (standard open-source) only manages key-value caching out of the box. You must be running the Redis Stack or a managed tier (like Redis Enterprise or compatible cloud offerings) that explicitly includes RediSearch to generate and query KNN vector indexes.

  • 08

    Can I query using embedding arrays output directly from OpenAI models?

    Yes. Once you receive your numerical float array from an embedding model (like text-embedding-ada-002), you can pipe that exact JSON array into the search_vectors agent capability alongside the relevant index name to perform immediate proximity lookups.

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