An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Cognita RAG Framework 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. Pilotez vos pipelines de données par simple conversation.

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 · 7 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 02

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via Cognita.

  1. 01

    Ingérer des données

    Génère des répertoires de ressources via des charges utiles JSON pour l'importation de données.

  2. 02

    Requêter le RAG

    Identifie les vecteurs de transformation actifs pour répondre à des questions précises.

  3. 03

    Lister les sources de données

    Extrait la structure des propriétés gérant les buckets de stockage actifs.

  4. 04

    Lister les modèles

    Inspecte les registres internes des modèles disponibles dans votre installation.

Ensemble de capacités02 / 02

05-07

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via Cognita.

  1. 05

    Rechercher des segments

    Parcourt les règles structurées pour exporter des segments de documents spécifiques.

  2. 06

    Obtenir une collection

    Récupère les traces de journalisation Cloud pour identifier des identifiants de charge utile.

  3. 07

    Lister les collections

    Identifie les espaces de routage au sein des limites de Cognita RAG.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

RAG Debugging

An engineer uses the agent to search specific chunks to see why a query returned the wrong context.

02

Knowledge Updates

A developer triggers a sync from a GitHub repo to update a technical documentation collection.

03

Pipeline Monitoring

A data scientist checks the model registry to ensure the correct embedding model is being used.

04

Data Auditing

A product manager verifies which external data sources are currently mapped to a specific RAG collection.

Automatisez une tâche

Mettez Cognita 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

Cognita 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 Cognita 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 885 ms. Rapide en production.

Cognita est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1293 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
680ms
Jour le plus lent
1293ms
Tendance sur 14 jours
Stable-3%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 7 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 Cognita, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Cognita. 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.

Cognita Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/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 — Cognita capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "cognita-rag-framework-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/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 Cognita 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 Cognita délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels de l'IA qui doivent piloter des infrastructures de données complexes.

  • 01

    Ingénieurs IA

    Pour tester et déboguer les requêtes RAG et la logique de récupération sans écrire de scripts Python.

  • 02

    Data Scientists

    Pour surveiller les pipelines d'ingestion et vérifier la cohérence du découpage des documents.

  • 03

    Équipes Produit

    Pour auditer rapidement les connaissances fournies aux agents IA durant la phase de prototypage.

  • 04

    Équipes DevOps

    Pour surveiller les registres de modèles et s'assurer que les points de terminaison LLM sont opérationnels.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Cognita.

  • 01

    What is the Cognita MCP used for?

    It allows you to manage modular RAG workflows, including data ingestion, collection management, and querying, through any MCP-compatible AI client.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I trigger data syncs through my AI agent?

    Yes, you can use the ingest_data capability to force sync remote files from SQL, Cloud Storage, or APIs into your vector space.

  • 04

    How do I verify the data being used by my agent?

    You can use the search_chunks capability to pull raw document segments or list_collections to audit your RAG setups.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You only need to provide your Cognita credentials to connect.

  • 06

    Can my agent perform semantic RAG queries against my collections?

    Yes. The 'rag_query' capability allows you to ask questions in natural language. The agent queries your vector store via Cognita and uses an LLM to synthesize a final answer based explicitly on the retrieved context.

  • 07

    How can I trigger a data ingestion pipeline through the agent?

    Provide the collection name and the data source FQN (Fully Qualified Name). The 'ingest_data' capability will command the Cognita backend to start a sync, updating your RAG vector space with the latest remote documents.

  • 08

    Can I audit the raw document chunks before LLM generation?

    Absolutely. Use the 'search_chunks' capability to perform vector searches that return raw text segments and metadata without LLM synthesis. This is the perfect way to verify that your retrieval logic is pulling the correct data boundaries.

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