An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Marqo AI Vector Search Embeddings 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. Prenez le contrôle total de vos index vectoriels et de vos embeddings.

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 Marqo AI.

  1. 01

    Obtenir les statistiques de l'index

    Récupérez les métriques de configuration et les statistiques détaillées d'un index spécifique.

  2. 02

    Créer un nouvel index

    Générez un nouvel index vectoriel avec des paramètres de modèle et des contraintes de dimension personnalisés.

  3. 03

    Supprimer des documents

    Éliminez des documents spécifiques de Marqo en ciblant leurs identifiants scalaires.

Ensemble de capacités02 / 02

04-06

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via Marqo AI.

  1. 04

    Ajouter des documents

    Incorporez de nouveaux enregistrements JSON directement dans vos index vectoriels.

  2. 05

    Lister les index

    Consultez la liste de tous les index vectoriels disponibles sur votre instance Marqo.

  3. 06

    Recherche tensorielle

    Effectuez des recherches de similarité sémantique dense en utilisant le langage naturel.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Rapid Prototyping

Test how different natural language queries perform against your existing vector indices.

02

Data Maintenance

Clean up your search index by removing outdated documents using specific IDs.

03

Index Monitoring

Check the stats and schema mappings of your indices to ensure they meet your application requirements.

04

Dynamic Content Updates

Feed new data into your search engine by sending JSON records through your AI client.

Automatisez une tâche

Mettez Marqo AI 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

Marqo AI 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 Marqo AI 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 906 ms. Rapide en production.

Marqo AI est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1206 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
737ms
Jour le plus lent
1206ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+13%

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

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Marqo AI. 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.

Marqo AI Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_yWwQAD75WfnpbXY72FMh8SBRNTeZWrryXTJG2Ifa/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 — Marqo AI capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "marqo-ai-vector-search-embeddings-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_yWwQAD75WfnpbXY72FMh8SBRNTeZWrryXTJG2Ifa/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 Marqo AI 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 Marqo AI délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de la donnée souhaitant intégrer la recherche sémantique avancée dans leurs workflows IA.

  • 01

    Architectes de recherche

    Pour tester la pertinence sémantique et vérifier les configurations d'index sans outils API manuels.

  • 02

    Ingénieurs Machine Learning

    Pour surveiller les statistiques des index vectoriels et vérifier les résultats d'embedding depuis l'espace de travail.

  • 03

    Développeurs Logiciels

    Pour intégrer des résultats de recherche dopés à l'IA et gérer le cycle de vie des documents efficacement.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Marqo AI.

  • 01

    How do I connect my Marqo instance?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Marqo API URL and API Key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can I create new indices through my AI agent?

    Yes, you can use the create_index capability to set up new vector indices with custom model settings and dimension constraints.

  • 04

    Does the search require manual embedding?

    No, when you use the tensor_search capability, Marqo handles the embedding extraction automatically.

  • 05

    Can I see how many documents are in my index?

    Yes, you can use the get_index_stats capability to retrieve detailed configuration metrics, including document counts.

  • 06

    Does Marqo handle the vector embeddings for me through the agent?

    Yes. Marqo is an end-to-end engine. When you use the tensor_search capability, you provide natural language and Marqo handles the model inference and vector extraction under the hood, returning semantically relevant results immediately.

  • 07

    Can I add new data to a vector index through a conversation?

    Absolutely. Use the add_documents capability by providing a JSON array of your documents. Your agent will synchronize these records into the target index, and they will be searchable via semantic query instantly.

  • 08

    How do I check the stats of my vector index?

    The get_index_stats capability retrieves critical metrics for a specific index. Your agent will report the document count, memory usage, and configuration details, helping you monitor the health of your vector store.

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