An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez R2R 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. Donnez à votre IA une base de connaissances dynamique.

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 R2R.

  1. 01

    Recherche vectorielle

    Effectue une recherche de similarité sémantique dans votre base de documents pour extraire les informations pertinentes.

  2. 02

    Requête RAG

    Utilise l'endpoint rag_query pour demander au système de synthétiser des informations basées sur vos données vectorielles.

  3. 03

    Lister les documents

    Affiche la liste de tous les documents ingérés dans le système R2R.

Ensemble de capacités02 / 02

04-06

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via R2R.

  1. 04

    Obtenir un document

    Récupère les détails et les métadonnées d'un document spécifique.

  2. 05

    Vérifier l'état

    Contrôle l'état de santé du connecteur R2R pour garantir la réactivité du système.

  3. 06

    Lister les collections

    Affiche l'ensemble des collections de documents disponibles.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

RAG Debugging

Test how your agent retrieves specific information by running vector searches directly in your IDE.

02

Knowledge Auditing

Check your document collections and metadata to ensure your knowledge base is up to date.

03

Automated Summarization

Ask your agent to summarize large datasets by triggering RAG queries against your R2R engine.

04

System Health Checks

Quickly confirm your R2R deployment is online and responding to requests.

Automatisez une tâche

Mettez R2R 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

R2R 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 R2R 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 850 ms. Rapide en production.

R2R est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1133 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
693ms
Jour le plus lent
1133ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+28%

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 R2R, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de R2R. 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.

R2R Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/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 — R2R capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "r2r-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/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 R2R 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 R2R délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels manipulant des architectures de données massives et des agents intelligents.

  • 01

    Ingénieurs IA et ML

    Pour interroger des instances vectorielles localement sans passer par des scripts externes.

  • 02

    Gestionnaires de données

    Pour vérifier l'ingestion des documents et parcourir les métadonnées directement.

  • 03

    Développeurs Backend

    Pour auditer les réponses du moteur et ajuster les limites de récupération sémantique.

FAQ

Les questions des utilisateurs de R2R.

  • 01

    What do I need to connect this MCP?

    You need your R2R Base URL and an Auth Key if your deployment requires authentication.

  • 02

    Which AI clients can I use with this?

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

  • 03

    How does the agent access my documents?

    The agent uses the search and rag_query capabilities to interact with your R2R vector database.

  • 04

    Can I see what documents are in my system?

    Yes, you can use the list_documents capability to see all ingested files or get_document to see specific details.

  • 05

    Is my data hosted by Vinkius?

    Vinkius hosts the MCP connection and manages the credentials, but the data remains in your R2R deployment.

  • 06

    What URL should I use for the R2R API URL?

    If you are running R2R locally via Docker, it's typically http://localhost:7272. If you are using SciPhi Cloud or have it deployed on your own infrastructure, provide the exact public or private endpoint.

  • 07

    Do I need an R2R API Key?

    It depends on your deployment. Open deployments for local testing may not require a key. Production deployments or SciPhi Cloud environments require you to provide the generated key.

  • 08

    What is the difference between RAG and Search?

    The search capability issues a standard vector similarity match—it returns relevant raw snippets from your database. The rag_query capability asks the R2R server to perform the search and compute an intelligent answer wrapping those snippets using an LLM.

  • 09

    Are document ingestions possible via chat?

    No. This integration is designed for observational toolsets (listing documents, inspecting states, querying the index). Heavy ingestions of PDFs or websites should be handled through scripts or the dashboard.

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