An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Llamaindex AI Data Framework RAG à votre IA

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 données et vos recherches sémantiques 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 · 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 LlamaIndex.

  1. 01

    Lister les fichiers

    Affiche la liste des fichiers sources actuellement ingérés par un pipeline spécifique.

  2. 02

    Obtenir un pipeline

    Récupère les détails de configuration d'un pipeline de données précis.

  3. 03

    Lister les index

    Affiche la liste des index actifs gérés sur LlamaCloud.

Ensemble de capacités02 / 02

04-06

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via LlamaIndex.

  1. 04

    Lister les projets

    Affiche les projets LlamaCloud actifs au sein de votre organisation.

  2. 05

    Interroger un pipeline

    Exécute une requête en langage naturel directement sur un pipeline sélectionné.

  3. 06

    Lister les pipelines

    Affiche l'ensemble des pipelines de données déployés sur LlamaCloud.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Rapid Prototyping

Test how your RAG pipeline responds to different queries without redeploying code.

02

Data Integrity Checks

Verify that all expected source files have been successfully ingested into your index.

03

Pipeline Monitoring

Check the configuration and status of multiple deployed pipelines through a single chat interface.

04

Knowledge Retrieval

Perform real-time extraction of information from enterprise documents using your agent.

Automatisez une tâche

Mettez LlamaIndex 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

LlamaIndex 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 LlamaIndex 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 861 ms. Rapide en production.

LlamaIndex est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1011 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
674ms
Jour le plus lent
1011ms
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 LlamaIndex, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

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

LlamaIndex Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_0oOSMctRD8JekU5V9qPIM95pb3koS0z8x0sprJvK/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 — LlamaIndex capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "llamaindex-ai-data-framework-rag-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_0oOSMctRD8JekU5V9qPIM95pb3koS0z8x0sprJvK/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 LlamaIndex 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 LlamaIndex délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels de l'IA qui doivent gérer des flux de données complexes sans coder de scripts répétitifs.

  • 01

    Développeurs RAG

    Pour tester la pertinence de la recherche sémantique et interroger les pipelines via une conversation naturelle.

  • 02

    Ingénieurs IA

    Pour surveiller l'ingestion des documents et vérifier les métadonnées afin de garantir la fiabilité des réponses de l'IA.

  • 03

    Data Scientists

    Pour auditer les structures d'index sémantique et gérer les configurations de pipelines sur plusieurs projets.

FAQ

Les questions des utilisateurs de LlamaIndex.

  • 01

    How do I use LlamaIndex with Claude?

    You connect this MCP to Claude via Vinkius. Once connected, you can use natural language to query your LlamaCloud pipelines directly in the Claude interface.

  • 02

    Do I need to write Python code to query my data?

    No. This MCP allows your AI agent to execute queries and manage pipelines through conversation, removing the need for manual coding.

  • 03

    Can I see which files are in my pipeline?

    Yes. You can ask your agent to list the raw source files currently ingested by any specific pipeline.

  • 04

    What is the main purpose of this MCP?

    It gives your AI client the ability to orchestrate RAG pipelines, manage LlamaCloud projects, and audit semantic indices.

  • 05

    Is my LlamaCloud data secure?

    Yes. The MCP uses your LlamaCloud API credentials to securely interact with your existing enterprise data framework.

  • 06

    Can I query my indexed documents using natural language through my agent?

    Yes. Use the query_pipeline capability by providing the Pipeline ID and your natural language question. Your agent will trigger a real-time RAG extraction and return a synthesized answer based on the relevant source documents found in the index.

  • 07

    How do I check which files have been successfully ingested into a pipeline?

    The list_files capability allows your agent to retrieve explicit metadata for all physical documents attached to a pipeline. This is perfect for auditing your data source boundaries and ensuring all required documents are correctly indexed.

  • 08

    Can my agent manage multiple semantic indices?

    Absolutely. Use the list_indexes capability to see all active semantic stores managed by LlamaCloud. Your agent will report the index names and types, making it easy to identify the correct target for your search or ingestion workflows.

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