An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Typesense Vector Search 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. Prenez le contrôle total de vos données vectorielles 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 Typesense Vector Search.

  1. 01

    Recherche vectorielle

    Effectue une recherche de similarité vectorielle combinée à un filtrage textuel optionnel en utilisant le nom de la collection et une requête spécifique.

  2. 02

    Lister les collections

    Affiche la liste complète de toutes les collections présentes dans votre instance Typesense.

  3. 03

    Créer une collection

    Génère une nouvelle collection de recherche en fournissant les détails du schéma sous forme d'objet JSON.

Ensemble de capacités02 / 02

04-06

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via Typesense Vector Search.

  1. 04

    Supprimer un document

    Retire définitivement un document d'une collection grâce à son identifiant unique.

  2. 05

    Indexer un document

    Ajoute ou met à jour un document dans une collection de recherche via un objet JSON.

  3. 06

    Détails de la collection

    Récupère le schéma et les métadonnées d'une collection spécifique pour vérifier sa structure.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

RAG Data Ingestion

Hand a JSON object to your agent to quickly add new knowledge base documents to your vector index.

02

Rapid Prototyping

Ask your agent to spin up a new collection with a specific embedding dimension for a new project.

03

Database Auditing

Use the agent to check collection schemas and verify that field types match your application requirements.

04

Search Testing

Run vector similarity searches with specific text filters to test how relevant your results are.

Automatisez une tâche

Mettez Typesense Vector Search 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

Typesense Vector Search 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 Typesense Vector Search 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 938 ms. Rapide en production.

Typesense Vector Search est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1180 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
691ms
Jour le plus lent
1180ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+14%

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 Typesense Vector Search, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Typesense Vector Search. 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.

Typesense Vector Search Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bmlNohSGzzJmxN6goNUndx2uYrEvS88xXUYpe92K/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 — Typesense Vector Search capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "typesense-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bmlNohSGzzJmxN6goNUndx2uYrEvS88xXUYpe92K/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 Typesense Vector Search 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 Typesense Vector Search délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de la donnée et du développement IA souhaitant automatiser la gestion de leurs index vectoriels.

  • 01

    Développeurs d'applications IA

    Pour créer des collections sémantiques gérant nativement la logique float[] via des prompts.

  • 02

    Ingénieurs de données

    Pour injecter manuellement des documents de référence manquants dans des collections RAG actives.

  • 03

    Développeurs Backend

    Pour effectuer des tests de cohérence et des recherches sémantiques avec filtrage textuel.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Typesense Vector Search.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Typesense instance?

    You just need to provide your active Typesense Host URL and an Admin API Key during the setup process in Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I create new collections using my AI agent?

    Yes, you can instruct your agent to create new collections by providing the required JSON schema.

  • 04

    Is document deletion permanent?

    Yes, using the delete_document capability removes the document from the collection immediately and irreversibly.

  • 05

    Does this support semantic search?

    Yes, the search_vectors capability allows for vector similarity searches combined with text filtering.

  • 06

    Can the agent perform vector plus text-filtering search combined natively?

    Yes. Provide the agent with the collection name alongside the text payload and tell it the exact vector structure. It leverages internal filters querying natively and returns the nearest neighbors with exact accuracy scores.

  • 07

    How do I make the AI create a semantic collection ready for embeddings (OpenAI 1536 dims)?

    Ask the agent to use 'create_collection'. Provide standard JSON declaring the name, the field structure, and explicitly define the float[] field tracking the 1536 dims length. The cluster will spin the framework up instantly.

  • 08

    Can it delete problematic vectors holding bad geometry data manually?

    Absolutely. Supplying the explicit collection target and the item 'id' to the delete_document prompt securely wipes out all traces from the dataset. Use this sparingly as it can't be undone easily.

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