An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Vectorshift AI Workflow RAG Automation a tu IA

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 de pipelines y RAG mediante 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 · 29 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 08

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 01

    Listar bases de conocimiento

    Permite visualizar la estructura de las bases de conocimiento del sistema. Muestra todas las bases disponibles.

  2. 02

    Listar chatbots

    Muestra la estructura de los chatbots configurados. Lista todos los chatbots disponibles.

  3. 03

    Ejecución masiva de pipelines

    El ID debe corresponder a una definición de pipeline existente. Ejecuta múltiples instancias de un pipeline en paralelo.

  4. 04

    Crear chatbot

    Requiere el envío de la configuración necesaria para el nuevo chatbot. Crea un nuevo chatbot.

Set de capacidades02 / 08

05-08

4 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 05

    Crear base de conocimiento

    El payload debe incluir todos los ajustes obligatorios. Crea una nueva base de conocimiento.

  2. 06

    Crear pipeline

    Es necesario incluir todos los parámetros requeridos. Crea un nuevo pipeline.

  3. 07

    Crear transformación

    El contenido debe ser código Python o JavaScript válido. Crea una nueva transformación.

  4. 08

    Eliminar chatbot

    Asegúrate de que el chatbot no esté en uso antes de proceder. Elimina un chatbot.

Set de capacidades03 / 08

09-12

4 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 09

    Eliminar documentos

    Debes proporcionar el ID de la base de conocimiento y los IDs de los documentos. Elimina documentos específicos de una base de conocimiento.

  2. 10

    Eliminar base de conocimiento

    El ID debe pertenecer a una base de conocimiento existente. Elimina una base de conocimiento.

  3. 11

    Eliminar pipeline

    El ID debe pertenecer a un pipeline existente. Elimina un pipeline mediante su ID.

  4. 12

    Eliminar transformación

    El ID debe corresponder a una transformación existente. Elimina una transformación.

Set de capacidades04 / 08

13-16

4 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 13

    Obtener chatbot

    Usa el parámetro de ID o de nombre, pero no ambos a la vez. Obtiene un chatbot por su ID o nombre.

  2. 14

    Obtener base de conocimiento

    Proporciona al menos un identificador. Obtiene una base de conocimiento por ID o nombre.

  3. 15

    Obtener pipeline

    Obtiene un pipeline utilizando su ID o su nombre.

  4. 16

    Obtener transformación

    Usa el parámetro de ID o de nombre, pero no ambos a la vez. Obtiene una transformación por ID o nombre.

Set de capacidades05 / 08

17-20

4 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 17

    Indexar base de conocimiento

    Añade datos como archivos o URLs a una base de conocimiento. Requiere el ID de la base y el payload de datos.

  2. 18

    Listar documentos

    Busca documentos dentro de una base de conocimiento específica proporcionando su ID.

  3. 19

    Listar pipelines

    Permite visualizar la estructura de pipelines del sistema. Lista todos los pipelines disponibles.

  4. 20

    Listar transformaciones

    Muestra todas las transformaciones disponibles en el sistema.

Set de capacidades06 / 08

21-23

3 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 21

    Pausar pipeline

    El ID debe pertenecer a una ejecución de pipeline activa. Pausa una instancia de pipeline en curso.

  2. 22

    Consultar base de conocimiento

    Especifica el ID de la base y las consultas de búsqueda. Realiza búsquedas semánticas en una base de conocimiento.

  3. 23

    Reanudar pipeline

    Los IDs deben pertenecer a ejecuciones de pipeline pausadas. Reanuda una o más instancias pausadas.

Set de capacidades07 / 08

24-26

3 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 24

    Ejecutar chatbot

    Proporciona un ID de conversación si necesitas mantener el estado. Envía un mensaje a un chatbot y recibe su respuesta.

  2. 25

    Ejecutar pipeline

    El ID debe corresponder a una definición de pipeline existente. Ejecuta un pipeline con entradas específicas.

  3. 26

    Ejecutar transformación

    La transformación debe estar activa para funcionar. Ejecuta una transformación con los datos de entrada.

Set de capacidades08 / 08

27-29

3 capacidades en este set.

Parte de 29 disponibles a través de VectorShift.

  1. 27

    Finalizar chatbot

    Proporciona el ID del chatbot para terminar la sesión. Finaliza una sesión de chatbot activa.

  2. 28

    Detener pipeline

    El ID debe pertenecer a una ejecución de pipeline activa. Detiene una instancia de pipeline en curso.

  3. 29

    Subir archivos al chatbot

    Especifica el ID del chatbot y el contenido del archivo. Sube archivos a una sesión de chatbot.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Automated Data Extraction

Trigger a pipeline to scrape a URL and transform the data using custom JavaScript.

02

Internal Knowledge Retrieval

Ask your agent to find specific policy details within a company wiki knowledge base.

03

Chatbot Deployment

Create and configure a new chatbot instance to handle specific user queries.

04

Workflow Monitoring

Pause or terminate long-running pipelines if the output doesn't meet requirements.

Automatiza una tarea

Pon VectorShift 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

VectorShift 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 VectorShift 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 994ms. Rápida en producción.

VectorShift se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1250ms
3 octHoy
Día más rápido
807ms
Día más lento
1250ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-6%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 29 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 VectorShift, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

VectorShift Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/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 — VectorShift capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "vectorshift-ai-workflow-rag-automation-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/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 VectorShift 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 VectorShift delegan.

Diseñado para profesionales que integran inteligencia artificial en procesos operativos y de desarrollo.

  • 01

    Desarrolladores de IA

    Para activar y probar pipelines RAG o indexar bases de conocimiento directamente desde el entorno de código.

  • 02

    Equipos de Operaciones

    Para automatizar tareas repetitivas de procesamiento de datos mediante pipelines de IA preconfigurados.

  • 03

    Equipos de Producto

    Para consultar rápidamente bases de conocimiento internas y recuperar documentación técnica mediante IA.

FAQ

Preguntas de quienes usan VectorShift.

  • 01

    How do I connect my VectorShift account?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your VectorShift API Key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I run custom code in my workflows?

    Yes, you can create and run custom transformations using Python or JavaScript as part of your pipelines.

  • 04

    Can I manage my existing VectorShift chatbots?

    Yes, you can list, get, create, and delete chatbots, as well as run or terminate active sessions.

  • 05

    Is it possible to search through my uploaded documents?

    Yes, you can use the query_knowledge_base capability to perform semantic searches on your indexed data.

  • 06

    How do I search for specific information within my VectorShift knowledge base?

    Use the query_knowledge_base capability with your Knowledge Base ID and the search query. The agent will perform a semantic search and return the most relevant data chunks.

  • 07

    Can I trigger a specific AI workflow with custom parameters?

    Yes! Use the run_pipeline capability. Provide the Pipeline ID and a JSON object mapping your input names to their respective values to start the execution.

  • 08

    Is it possible to add new documents to a knowledge base through the agent?

    Absolutely. Use the index_knowledge_base capability to add data (such as URLs or file content) to an existing knowledge base for real-time RAG updates.

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Sugerencias

Conecta VectorShift a Claude, Cursor, ChatGPT y más