An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Lancedb Serverless Vector Db à ChatGPT et Claude

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 votre infrastructure RAG par simple conversation naturelle.

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 LanceDB.

  1. 01

    Obtenir le schéma

    Récupère le schéma précis et les métadonnées d'une table LanceDB spécifique.

  2. 02

    Lister les tables

    Affiche la liste de toutes les tables vectorisées présentes dans LanceDB.

  3. 03

    Créer une table

    Provisionne une nouvelle table LanceDB avec un schéma strict défini.

Ensemble de capacités02 / 02

04-06

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via LanceDB.

  1. 04

    Supprimer une table

    Supprime de manière irréversible une table vectorielle LanceDB entière.

  2. 05

    Insérer des données

    Ajoute des lignes structurées et des vecteurs dans une table tout en mettant à jour l'index ANN.

  3. 06

    Recherche vectorielle

    Exécute une recherche de similarité vectorielle optimisée via l'algorithme KNN.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

RAG Debugging

Check why a specific document isn't being retrieved by inspecting table schemas and search results.

02

Real-time Data Updates

Add new embeddings to your database and immediately use them in searches.

03

Schema Management

Provision new tables for multi-modal workloads using specific dimensional layouts.

04

Storage Cleanup

Remove old or unused vector tables to keep your serverless environment optimized.

Automatisez une tâche

Mettez LanceDB 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

LanceDB 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 LanceDB 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 922 ms. Rapide en production.

LanceDB est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1081 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
762ms
Jour le plus lent
1081ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+6%

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 LanceDB, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

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

LanceDB Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/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 — LanceDB capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "lancedb-serverless-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/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 LanceDB 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 LanceDB délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de l'IA qui manipulent des volumes importants de données non structurées.

  • 01

    Développeurs RAG

    Pour effectuer des recherches sémantiques et vérifier la récupération de documents par conversation.

  • 02

    Ingénieurs de données

    Pour gérer des tables vectorielles avec des schémas Apache Arrow stricts pour l'IA multi-modale.

  • 03

    Architectes IA

    Pour surveiller les topologies vectorielles et auditer l'utilisation du stockage sur plusieurs instances.

FAQ

Les questions des utilisateurs de LanceDB.

  • 01

    How do I connect my LanceDB account?

    You just need to provide your LanceDB API URL, API Key, and the specific Database Name when you subscribe to the MCP on Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Does inserting data update the search index?

    Yes, when you use the insert_rows capability, the underlying ANN index updates in real-time.

  • 04

    Can I manage schemas through the AI?

    Yes, you can provision new tables with strict Apache Arrow schemas directly through your agent.

  • 05

    Is deleting a table reversible?

    No, the delete_table capability irreversibly removes the entire vector table.

  • 06

    Can I perform a semantic similarity search using my agent?

    Yes. Use the vector_search capability by providing the target Table name and a JSON array of floating-point numbers representing your query embedding. Your agent will return the k-nearest rows from LanceDB based on semantic similarity.

  • 07

    How do I create a new table with a specific Apache Arrow schema?

    The create_table capability allows your agent to initialize a new columnar vector table. You just need to provide the desired Table name and a valid Apache Arrow schema mapping in JSON format defining dimensions and scalar fields.

  • 08

    Can my agent insert new embeddings directly into a LanceDB table?

    Absolutely. Use the insert_rows capability to persist new data rows containing native embeddings and arbitrary JSON metadata. Your agent will handle the payload delivery, and LanceDB will automatically update its ANN index.

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