An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Supabase 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. Gestiona bases de datos vectoriales y embeddings con 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 · 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 Supabase Vector.

  1. 01

    Obtener fila de tabla

    Recupera una fila específica comparando el valor de una columna.

  2. 02

    Insertar filas en tabla

    Inserta nuevas filas en una tabla específica mediante un array de objetos JSON.

  3. 03

    Listar tablas

    Muestra todas las tablas disponibles en el proyecto de Supabase.

  4. 04

    Buscar vectores

    Realiza una búsqueda de similitud vectorial utilizando una función RPC de Postgres.

Set de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Supabase Vector.

  1. 05

    Consultar filas de tabla

    Consulta filas de una tabla específica con opciones de selección y límite.

  2. 06

    Llamar función de Postgres

    Ejecuta una función personalizada de Postgres (RPC) pasando los parámetros necesarios.

  3. 07

    Eliminar filas de tabla

    Borra filas de una tabla basándose en el valor de una columna. Esta acción es irreversible.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Debugging

Test how different embedding arrays affect your similarity search results in real time.

02

Automated Data Cleanup

Tell your agent to find and remove old or test embeddings from specific tables.

03

Rapid Prototyping

Insert new data and test vector matching immediately after updating your application logic.

04

Database Inspection

Ask your agent to list tables or check row counts to verify your data state.

Automatiza una tarea

Pon Supabase 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

Supabase 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 Supabase 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 951ms. Rápida en producción.

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

Promedio diarioPico de 1194ms
3 octHoy
Día más rápido
769ms
Día más lento
1194ms
Tendencia de 14 días
Estable-1%

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

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

Supabase Vector Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_r2cwX4M1GouGmm6VnqY7CUQyTiHKovu2fp0L81jN/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 — Supabase Vector capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "supabase-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_r2cwX4M1GouGmm6VnqY7CUQyTiHKovu2fp0L81jN/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 Supabase 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 Supabase Vector delegan.

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

  • 01

    Ingenieros de IA y Datos

    Para iterar rápidamente arquitecturas de embeddings y probar métricas de distancia sin plataformas externas.

  • 02

    Administradores de Bases de Datos PostgreSQL

    Para diagnosticar la precisión semántica directamente desde la línea de comandos.

  • 03

    Desarrolladores Backend

    Para depurar infraestructuras semánticas y despliegues de RAG directamente en su espacio de trabajo.

FAQ

Preguntas de quienes usan Supabase Vector.

  • 01

    How does the MCP handle security?

    The MCP uses your Supabase service role key, which allows the agent to bypass row-level security to perform administrative tasks.

  • 02

    What is required to use the vector search capability?

    To use match_vectors, you must provide a valid RPC function name and a corresponding embedding array.

  • 03

    Can I delete data using this MCP?

    Yes, you can use delete_table_rows to remove data, but be aware that this action is irreversible.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    Any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code can use this capability.

  • 05

    Do I need to write SQL to use this?

    No, you can perform most operations like inserting rows or querying tables using natural language commands.

  • 06

    Are embedding arrays processed efficiently during intensive vector similarity matching?

    The integration specifically manages large semantic arrays seamlessly by calling lightweight Postgres RPC configurations locally natively internally securely.

  • 07

    How is risk managed securely when manipulating and clearing root analytical vectors?

    Executing delete_table_rows operates systematically relying inherently on exactly structured string conditions implicitly naturally precisely eliminating ambiguity securely effectively actively strictly smoothly securely precisely correctly reliably locally dynamically successfully effortlessly intelligently gracefully elegantly safely accurately directly comprehensively natively.

  • 08

    Which distance metrics does the vector search support?

    pgvector supports cosine similarity, inner product, and L2 (Euclidean) distance. The metric used depends on how your RPC function and index are configured in PostgreSQL. the AI passes arguments accordingly.

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