An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Azure AI Search à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Accédez au pouvoir RAG pour vos flux de travail conversationnels.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 6 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 02

01-03

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via Azure AI Search.

  1. 01

    Lister tous les index Azure AI Search

    Récupérez la liste complète de tous les index de recherche Azure AI Search configurés dans votre environnement.

  2. 02

    Obtenir les détails d'un index spécifique

    Inspectez la configuration détaillée d'un index de recherche Azure pour vérifier ses paramètres structurels et ses schémas.

  3. 03

    Lister les sources de données Azure AI Search

    Visualisez les sources de données Azure AI Search qui alimentent vos index, qu'elles proviennent de CosmosDB ou de Blob Containers.

Ensemble de capacités02 / 02

04-06

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via Azure AI Search.

  1. 04

    Lister les tâches d'indexation planifiées

    Auditez et surveillez les agents de synchronisation planifiés qui tirent les transitions d'état continues de vos données.

  2. 05

    Exécuter des recherches textuelles (BM25)

    Lancez des requêtes de recherche texte intégral (Full-Text) précises en utilisant l'algorithme BM25 sur vos index Azure.

  3. 06

    Effectuer des recherches de similarité vectorielle

    Extrayez des informations pertinentes avec une grande précision en effectuant des recherches de similarité vectorielle via des espaces d'embeddings explicites.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Debugging RAG Pipelines

An engineer uses the MCP to list indexes and check schemas, confirming that the vector field is correctly configured before running a test query.

02

Verifying Data Sync

A cloud architect uses the indexer listing capability to confirm that a critical Blob container is successfully feeding data into the search index.

03

Deep Context Retrieval

A data scientist uses the vector search capability to find documents semantically related to a complex, niche query that standard keywords would miss.

04

Auditing Data Flow

The agent lists data sources to confirm that the indexer is pulling data from the correct, authorized cloud storage locations.

Automatisez une tâche

Mettez Azure AI Search au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Azure AI Search fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Azure AI Search au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 891 ms. Rapide en production.

Azure AI Search est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1101 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
736ms
Jour le plus lent
1101ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+12%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 6 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Azure AI Search, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Azure AI Search. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Azure AI Search Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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 — Azure AI Search capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "azure-ai-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Azure AI Search avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Azure AI Search délèguent.

Ce Connector est conçu pour les professionnels de l'IA et de l'infrastructure qui gèrent des volumes massifs de données d'entreprise. Il permet de transformer des sources de données complexes en connaissances structurées, accessibles et exploitables par des agents IA. Vous assurez ainsi que vos systèmes RAG ne se basent que sur des informations vérifiées et à jour.

  • 01

    Ingénieurs IA & RAG

    Testez de nouveaux schémas d'embeddings, déboguez la précision de la récupération vectorielle et inspectez l'indexation BM25 sans ouvrir le portail Azure.

  • 02

    Architectes Cloud

    Vérifiez l'état de santé des sources de données et des indexers synchronisés qui transfèrent des données non structurées en temps réel.

  • 03

    Data Scientists

    Extrayez instantanément des passages contextuels précis à travers des bases de données d'entreprise massives et basées sur Azure.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Azure AI Search.

  • 01

    Does this MCP support both keyword and vector search?

    Yes. You can run standard lexical BM25 queries using the search_documents capability, and you can also perform highly targeted relevance extraction using the vector_search capability.

  • 02

    What kind of data can I audit with this MCP?

    You can audit the index structure by listing indexes and getting detailed schemas. You can also audit the data flow by listing data sources and indexers.

  • 03

    Do I need to open the Azure Portal to use this?

    No. This MCP brings the capability directly into your AI agent. You can inspect schemas, list indexers, and run searches entirely through your preferred MCP-compatible client.

  • 04

    What happens if my data source is disconnected?

    You can use the list_indexers capability to monitor scheduled synchronization agents. If a source is disconnected, the indexer status will report a configuration error.

  • 05

    Can my AI use this to query documents using vector embeddings directly?

    Yes. If your agent is equipped with an embedding capability (like an OpenAI Ada dimension generator), it can compute the embedding float locally and transmit the precise K-Nearest Neighbors request into your Azure Index via the vector_search capability to return perfectly isolated contextual passages.

  • 06

    How can I verify if my Azure Search Indexer completed successfully?

    You can ask your agent to list all indexers. It retrieves the scheduled background configurations defining how your Azure SQL or Blob stores migrate into Search form, allowing you to instantly assess if the pipeline is active or encountering extraction errors.

  • 07

    Can I audit the core configuration components of a specific index?

    Absolutely. By providing the exact Index name, your AI fetches the exhaustive schema architecture: semantic mapping references, exact lexical BM25 fallback values, field weights, language analyzers, and HNSW graphs mapping vector space limits.

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