
Connectez Verba 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. Pilotez vos bases de connaissances Weaviate par simple chat.
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 · 6 capacités
Nous ne livrons que les actions qui comptent.
01-03
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 6 disponibles via Verba.
- 01
Supprimer un document
Cette action est irréversible. Elle retire définitivement un document de votre base de connaissances.
- 02
Obtenir les détails d'un document
Récupère l'intégralité du contenu et des métadonnées d'un document spécifique.
- 03
Lister les documents
Affiche la liste de tous les documents indexés dans la base de connaissances Verba.
04-06
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 6 disponibles via Verba.
- 04
Ajouter un document
Permet d'injecter un nouveau document et ses métadonnées JSON dans la base Verba.
- 05
Consulter la configuration
Récupère les paramètres actuels du système Verba.
- 06
Effectuer une requête RAG
Exécute une recherche sémantique pour obtenir des réponses résumées avec citations.
Travail réel
Ce que les équipes font tourner
Testing Embedding Fidelity
A developer adds a new document chunk and immediately runs a query to see how the embedding model handles the new data.
Technical Manual Querying
A manager asks for specific deployment steps from a massive technical guide and receives a cited summary.
Knowledge Base Maintenance
An admin identifies an outdated document and uses a command to remove it from the index.
System Debugging
A user checks the Verba configuration to ensure the correct local LLM connection is active.
Automatisez une tâche
Mettez Verba 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
Verba 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 Verba 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 891 ms. Rapide en production.
Verba est vérifié quotidiennement contre le service en production.
- Jour le plus rapide
- 669ms
- Jour le plus lent
- 1214ms
- Tendance sur 14 jours
- En ralentissement+5%
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 Verba, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.
Il n’authentifie pas votre compte auprès de Verba. 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.
Verba Connector
Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_mosNtker0LQyevIfUh7gGdgJqJOKEbbiUG4YbxIE/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 — Verba capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"verba-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mosNtker0LQyevIfUh7gGdgJqJOKEbbiUG4YbxIE/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 Verba 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 Verba délèguent.
Ce connecteur s'adresse aux professionnels manipulant des flux de données complexes et des modèles de langage.
- 01
Développeurs RAG
Pour ajouter ou supprimer rapidement des segments de texte et tester la fidélité des embeddings dans l'IDE.
- 02
Gestionnaires de connaissances
Pour interroger des manuels techniques denses via la recherche sémantique et obtenir des extraits vérifiés.
- 03
Passionnés d'Open Source
Pour orchestrer des piles RAG Weaviate/Verba via une couche conversationnelle programmatique.
FAQ
Les questions des utilisateurs de Verba.
- 01
How do I connect Verba to my AI client?
You need to provide your Verba API URL and your API Key to the MCP. Once configured, you can use any MCP-compatible client like Claude or Cursor.
- 02
Can I delete documents using this MCP?
Yes, you can use the delete_knowledge_document capability to permanently remove a document from your knowledge base.
- 03
Does this MCP provide citations for its answers?
Yes, when you perform a RAG query, the agent returns summarized answers that include specific document citations.
- 04
What kind of system information can I check?
You can use the get_system_config capability to check your embedding models, local LLM connections, and overall cluster health.
- 05
Is this compatible with Cursor or Windsurf?
Yes, this MCP works with any MCP-compatible client, including Cursor and Windsurf.
- 06
Can I query my local Verba instance directly through Cursor?
Yes! Once you configure VERBA_API_URL to point to http://localhost:8000 (or your host port), you can prompt your AI assistant to execute rigorous perform_rag_query instructions without ever breaking your developer focus.
- 07
How do I insert fresh text data into Verba completely using conversational chat?
Provide the agent with your desired context directly. For example: Add this chunk of markdown as a new document to Verba: '# Title Content...'. The agent leverages addDocumentTool, serializes the payload, and commits it into Verba's vector store immutably.
- 08
Are the query answers backed by citations from its embedded documents?
Absolutely. That's the primary benefit of the integration. When you run perform_rag_query, Verba utilizes Weaviate's hybrid search mechanics. The output explicitly includes natural language synthesis backed by the unique document IDs and snippet texts it referenced.
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