
Connectez Vectorshift AI Workflow RAG Automation 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 pipelines et vos bases de connaissances par la conversation.
Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.
MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS
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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
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.

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.
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.
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 · 29 capacités
Nous ne livrons que les actions qui comptent.
01-04
4 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 01
Lister les bases de connaissances
Consultez la structure des bases de connaissances du système pour voir celles qui sont disponibles.
- 02
Lister les chatbots
Affichez la liste de tous les chatbots configurés dans le système.
- 03
Exécuter un pipeline en masse
Lancez plusieurs instances d'un pipeline en parallèle en utilisant son identifiant.
- 04
Créer un chatbot
Générez un nouveau chatbot en fournissant la configuration requise.
05-08
4 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 05
Créer une base de connaissances
Créez une nouvelle base de connaissances avec tous les paramètres nécessaires.
- 06
Créer un pipeline
Configurez et lancez un nouveau pipeline d'automatisation.
- 07
Créer une transformation
Créez une nouvelle transformation de données en utilisant du code Python ou JavaScript.
- 08
Supprimer un chatbot
Supprimez un chatbot existant, à condition qu'il ne soit pas en cours d'utilisation.
09-12
4 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 09
Supprimer des documents
Supprimez des documents spécifiques par leur ID au sein d'une base de connaissances.
- 10
Supprimer une base de connaissances
Supprimez une base de connaissances entière via son identifiant.
- 11
Supprimer un pipeline
Supprimez un pipeline existant en utilisant son ID.
- 12
Supprimer une transformation
Supprimez une transformation de données déjà configurée.
13-16
4 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 13
Récupérer un chatbot
Obtenez les détails d'un chatbot en utilisant son nom ou son ID.
- 14
Récupérer une base de connaissances
Accédez aux informations d'une base de connaissances via son nom ou son ID.
- 15
Récupérer un pipeline
Récupérez les détails d'un pipeline par son nom ou son ID.
- 16
Récupérer une transformation
Consultez les paramètres d'une transformation par son nom ou son ID.
17-20
4 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 17
Indexer une base de connaissances
Ajoutez des données comme des fichiers ou des URL à une base de connaissances pour l'indexer.
- 18
Lister les documents
Recherchez et listez les documents contenus dans une base de connaissances spécifique.
- 19
Lister les pipelines
Visualisez l'ensemble des pipelines disponibles dans votre système.
- 20
Lister les transformations
Affichez la liste de toutes les transformations de données créées.
21-23
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 21
Mettre en pause un pipeline
Interrompez temporairement l'exécution d'une instance de pipeline active.
- 22
Interroger une base de connaissances
Effectuez une recherche sémantique pour trouver des informations dans une base de connaissances.
- 23
Reprendre un pipeline
Relancez une ou plusieurs instances de pipelines qui étaient en pause.
24-26
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 24
Utiliser un chatbot
Envoyez un message à un chatbot et recevez sa réponse en temps réel.
- 25
Lancer un pipeline
Exécutez un pipeline spécifique avec les entrées de données définies.
- 26
Exécuter une transformation
Lancez une transformation de données avec les paramètres d'entrée fournis.
27-29
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 29 disponibles via VectorShift.
- 27
Terminer un chatbot
Mettez fin à une session de chatbot active en utilisant son ID.
- 28
Arrêter un pipeline
Stoppez immédiatement l'exécution d'une instance de pipeline en cours.
- 29
Téléverser des fichiers
Envoyez des fichiers vers une session de chatbot pour enrichir le contexte.
Travail réel
Ce que les équipes font tourner
Automated Data Extraction
Trigger a pipeline to scrape a URL and transform the data using custom JavaScript.
Internal Knowledge Retrieval
Ask your agent to find specific policy details within a company wiki knowledge base.
Chatbot Deployment
Create and configure a new chatbot instance to handle specific user queries.
Workflow Monitoring
Pause or terminate long-running pipelines if the output doesn't meet requirements.
Automatisez une tâche
Mettez VectorShift 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
VectorShift 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.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatVous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.
Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre VectorShift 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 994 ms. Rapide en production.
VectorShift est vérifié quotidiennement contre le service en production.
- Jour le plus rapide
- 807ms
- Jour le plus lent
- 1250ms
- Tendance sur 14 jours
- En amélioration-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. 29 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 VectorShift, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.
Il n’authentifie pas votre compte auprès de VectorShift. 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.
VectorShift Connector
Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/mcpClaude Desktop
Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — VectorShift capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"vectorshift-ai-workflow-rag-automation-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/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 VectorShift 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 VectorShift délèguent.
Ce connecteur s'adresse aux professionnels de l'IA et de la donnée souhaitant intégrer des workflows complexes directement dans leurs outils de développement.
- 01
Développeurs IA
Pour déclencher et tester des pipelines RAG ou l'indexation de bases de connaissances depuis l'environnement de code.
- 02
Équipes Opérations
Pour automatiser les tâches répétitives de traitement de données via des pipelines IA pré-construits.
- 03
Équipes Produit
Pour interroger rapidement des bases de connaissances internes et récupérer de la documentation technique via l'IA.
FAQ
Les questions des utilisateurs de VectorShift.
- 01
How do I connect my VectorShift account?
You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your VectorShift API Key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.
- 02
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Can I run custom code in my workflows?
Yes, you can create and run custom transformations using Python or JavaScript as part of your pipelines.
- 04
Can I manage my existing VectorShift chatbots?
Yes, you can list, get, create, and delete chatbots, as well as run or terminate active sessions.
- 05
Is it possible to search through my uploaded documents?
Yes, you can use the query_knowledge_base capability to perform semantic searches on your indexed data.
- 06
How do I search for specific information within my VectorShift knowledge base?
Use the query_knowledge_base capability with your Knowledge Base ID and the search query. The agent will perform a semantic search and return the most relevant data chunks.
- 07
Can I trigger a specific AI workflow with custom parameters?
Yes! Use the run_pipeline capability. Provide the Pipeline ID and a JSON object mapping your input names to their respective values to start the execution.
- 08
Is it possible to add new documents to a knowledge base through the agent?
Absolutely. Use the index_knowledge_base capability to add data (such as URLs or file content) to an existing knowledge base for real-time RAG updates.
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