An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Zilliz Cloud 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 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 · 10 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 03

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Zilliz Cloud.

  1. 01

    Crear colección

    Crea una nueva colección de vectores. Requiere un cuerpo JSON.

  2. 02

    Describir colección

    Obtén los detalles técnicos de una colección específica.

  3. 03

    Eliminar colección

    Borra una colección existente de forma definitiva.

  4. 04

    Insertar entidades

    Añade nuevos datos a una colección seleccionada.

Set de capacidades02 / 03

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Zilliz Cloud.

  1. 05

    Listar colecciones

    Muestra todas las colecciones disponibles en el clúster de Zilliz.

  2. 06

    Consultar entidades

    Realiza consultas de entidades utilizando filtros de metadatos.

  3. 07

    Liberar colección

    Libera una colección de la memoria para optimizar recursos.

Set de capacidades03 / 03

08-10

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Zilliz Cloud.

  1. 08

    Eliminar entidades

    Borra entidades específicas de una colección.

  2. 09

    Cargar colección

    Carga una colección en la memoria para habilitar su uso.

  3. 10

    Buscar vectores

    Ejecuta búsquedas de similitud vectorial. Requiere una configuración JSON.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Rapid Prototyping

Quickly spin up new collections to test how different vector dimensions behave.

02

Resource Optimization

Tell your agent to release unused collections to keep the cluster running efficiently.

03

Data Auditing

Use the agent to check collection schemas and row counts instantly.

04

Automated Retrieval

Let your agent handle the heavy lifting of similarity searches during application development.

Automatiza una tarea

Pon Zilliz Cloud 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

Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud 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 968ms. Rápida en producción.

Zilliz Cloud se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1190ms
3 octHoy
Día más rápido
790ms
Día más lento
1190ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+19%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 10 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 Zilliz Cloud, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Zilliz Cloud Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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 — Zilliz Cloud capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "zilliz-cloud-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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 Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud delegan.

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

  • 01

    Ingenieros de IA

    Para probar búsquedas vectoriales y verificar esquemas de colecciones mediante lenguaje natural.

  • 02

    Científicos de Datos

    Para supervisar la salud del clúster y la distribución de datos sin escribir código repetitivo.

  • 03

    Desarrolladores

    Para integrar la gestión y recuperación de bases de datos vectoriales en sus flujos de trabajo.

FAQ

Preguntas de quienes usan Zilliz Cloud.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Zilliz cluster?

    You need to provide your Zilliz Cluster Endpoint and your API Key during the setup process in Vinkius.

  • 02

    Which 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 manage cluster resources through my AI agent?

    Yes, you can use the load and release capabilities to manage how collections occupy cluster memory.

  • 04

    Does this MCP support metadata filtering?

    Yes, the query_entities capability allows you to find specific records using boolean expressions and metadata filters.

  • 05

    Is it possible to delete data using this MCP?

    Yes, you can use the delete_entities capability to remove specific records or the drop_collection capability to remove entire collections.

  • 06

    How do I find my Cluster Endpoint?

    You can find your Cluster Endpoint in the Zilliz Cloud Console under the 'Cluster Details' page. It typically looks like https://in01-xxxxxxxxxxxx.vectordb.zillizcloud.com.

  • 07

    Why do I need to 'load' a collection before searching?

    Zilliz requires collections to be loaded into memory to perform high-performance similarity searches. Use the load_collection capability to make your data available for search.

  • 08

    Can I filter my vector search using metadata?

    Yes, Zilliz supports hybrid search. You can use the query_entities capability for metadata-only filtering or include filtering expressions in your search_vectors JSON configuration.

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