An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Vectara 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. Accede a búsquedas semánticas avanzadas directamente en tu espacio de trabajo.

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 Vectara.

  1. 01

    Listar corpora

    Muestra todos los conjuntos de datos (corpora) disponibles en tu cuenta de Vectara.

  2. 02

    Listar documentos del corpus

    Enumera todos los documentos que han sido indexados dentro de un corpus específico.

  3. 03

    Ejecutar chat RAG

    Genera respuestas de IA resumidas y con citas utilizando las claves del corpus y la consulta del usuario.

  4. 04

    Obtener detalles del corpus

    Consulta los metadatos y la configuración técnica de un corpus determinado.

Set de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Vectara.

  1. 05

    Eliminar documento del corpus

    Borra de forma permanente un documento de un corpus. Esta acción no se puede deshacer.

  2. 06

    Listar sesiones de chat

    Muestra el historial de las sesiones de chat RAG realizadas anteriormente.

  3. 07

    Realizar búsqueda semántica

    Ejecuta una búsqueda semántica en uno o varios corpora utilizando claves y texto de consulta.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Debugging

Test how your agent interprets specific documents by running queries against your corpora.

02

Internal Knowledge Retrieval

Ask questions against company wikis or technical manuals to get instant, cited answers.

03

Dataset Maintenance

Clean up your search index by deleting old or incorrect documents through your AI client.

04

Automated Documentation Search

Locate specific technical details across massive document libraries using natural language.

Automatiza una tarea

Pon Vectara 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

Vectara 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 Vectara 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 868ms. Rápida en producción.

Vectara se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1195ms
3 octHoy
Día más rápido
745ms
Día más lento
1195ms
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. 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 Vectara, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Vectara Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_P55Xdk6UU5XMN3cdVPORquufduaGCfpEWSemsNQg/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 — Vectara capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "vectara-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_P55Xdk6UU5XMN3cdVPORquufduaGCfpEWSemsNQg/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 Vectara 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 Vectara delegan.

Esta herramienta está diseñada para profesionales técnicos que necesitan interactuar con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados mediante lenguaje natural.

  • 01

    Ingenieros de Software

    Para depurar implementaciones de RAG probando respuestas de consultas directamente en el chat.

  • 02

    Ingenieros de Datos

    Para gestionar y eliminar contextos de bases de datos obsoletos mediante comandos de texto.

  • 03

    Líderes de Producto

    Para consultar manuales de producto internos sin esperar al desarrollo de una interfaz de usuario.

  • 04

    Redactores Técnicos

    Para localizar pasajes específicos entre miles de documentos mediante consultas semánticas.

FAQ

Preguntas de quienes usan Vectara.

  • 01

    How do I connect Vectara to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius, enter your Vectara API Key and Customer ID, and then connect your client like Claude or Cursor.

  • 02

    Can I delete documents using this MCP?

    Yes, you can use the delete_corpus_document capability to permanently remove a document from a corpus.

  • 03

    Does this support RAG?

    Yes, the execute_rag_chat capability allows your agent to perform RAG-powered chats with citations.

  • 04

    What clients are compatible?

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

  • 05

    Can I search multiple corpora at once?

    Yes, the perform_semantic_search capability allows you to provide multiple comma-separated corpus keys for a single query.

  • 06

    Can I query my internal documents directly using just conversational chat?

    Yes. If your data is indexed in a Vectara corpus, simply ask your agent: search the 'employee-handbook' corpus for remote work policies. The agent uses the queryTool to pass your question to Vectara's semantic engine, effortlessly bringing back precisely matching paragraph citations instantly.

  • 07

    How do I remove outdated context files destroying the accuracy of my RAG model?

    You don't need to rebuild APIs or use cURL. Tell your AI: delete document ID 'doc-992a' from my Sales corpus. It automatically formats the mutation and wipes the poisoned embedding from Vectara's nodes permanently, restoring high accuracy.

  • 08

    Will the RAG Chat capability provide accurate source citations?

    Yes. When you instruct the agent to run execute_rag_chat, Vectara processes the query against its internal LLM and index, returning a synthesized natural language answer appended solidly with exact document citations, proving the AI isn't hallucinating facts.

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