An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Typesense Vector Search 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. Control total sobre colecciones vectoriales y consultas semánticas.

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 Typesense Vector Search.

  1. 01

    Buscar vectores

    Realiza búsquedas de similitud vectorial combinadas con filtros de texto opcionales usando el nombre de la colección y una consulta vectorial.

  2. 02

    Listar colecciones vectoriales

    Muestra todas las colecciones disponibles en tu instancia de Typesense.

  3. 03

    Crear colección

    Genera una nueva colección de búsqueda definiendo su esquema mediante un objeto JSON.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de Typesense Vector Search.

  1. 04

    Eliminar documento

    Borra de forma permanente un documento de una colección utilizando su ID. Esta acción no se puede deshacer.

  2. 05

    Indexar documento

    Añade o actualiza un documento en una colección de búsqueda enviando el nombre de la colección y los datos en formato JSON.

  3. 06

    Obtener detalles de la colección

    Consulta el esquema y los metadatos de una colección específica.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Data Ingestion

Hand a JSON object to your agent to quickly add new knowledge base documents to your vector index.

02

Rapid Prototyping

Ask your agent to spin up a new collection with a specific embedding dimension for a new project.

03

Database Auditing

Use the agent to check collection schemas and verify that field types match your application requirements.

04

Search Testing

Run vector similarity searches with specific text filters to test how relevant your results are.

Automatiza una tarea

Pon Typesense 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

Typesense 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 Typesense 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 938ms. Rápida en producción.

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

Promedio diarioPico de 1180ms
3 octHoy
Día más rápido
691ms
Día más lento
1180ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+14%

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

No autentica tu cuenta con Typesense 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.

Typesense Vector Search Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bmlNohSGzzJmxN6goNUndx2uYrEvS88xXUYpe92K/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 — Typesense Vector Search capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "typesense-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bmlNohSGzzJmxN6goNUndx2uYrEvS88xXUYpe92K/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 Typesense 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 Typesense Vector Search delegan.

Herramienta diseñada para profesionales que integran inteligencia artificial con bases de datos vectoriales de alto rendimiento.

  • 01

    Desarrolladores de aplicaciones de IA

    Para quienes necesitan que su agente cree colecciones semánticas con lógica de float[] de forma fluida.

  • 02

    Ingenieros de datos

    Para insertar manualmente documentos de referencia RAG en colecciones activas mediante lenguaje natural.

  • 03

    Desarrolladores Backend

    Para realizar comprobaciones de integridad y búsquedas semánticas con filtros de texto para verificar puntuaciones de relevancia.

FAQ

Preguntas de quienes usan Typesense Vector Search.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Typesense instance?

    You just need to provide your active Typesense Host URL and an Admin API Key during the setup process in Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    Can I create new collections using my AI agent?

    Yes, you can instruct your agent to create new collections by providing the required JSON schema.

  • 04

    Is document deletion permanent?

    Yes, using the delete_document capability removes the document from the collection immediately and irreversibly.

  • 05

    Does this support semantic search?

    Yes, the search_vectors capability allows for vector similarity searches combined with text filtering.

  • 06

    Can the agent perform vector plus text-filtering search combined natively?

    Yes. Provide the agent with the collection name alongside the text payload and tell it the exact vector structure. It leverages internal filters querying natively and returns the nearest neighbors with exact accuracy scores.

  • 07

    How do I make the AI create a semantic collection ready for embeddings (OpenAI 1536 dims)?

    Ask the agent to use 'create_collection'. Provide standard JSON declaring the name, the field structure, and explicitly define the float[] field tracking the 1536 dims length. The cluster will spin the framework up instantly.

  • 08

    Can it delete problematic vectors holding bad geometry data manually?

    Absolutely. Supplying the explicit collection target and the item 'id' to the delete_document prompt securely wipes out all traces from the dataset. Use this sparingly as it can't be undone easily.

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