An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Zilliz Cloud 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. Automatisez vos opérations de base de données vectorielles par le langage naturel.

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 · 10 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 03

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Zilliz Cloud.

  1. 01

    Créer une collection

    Nécessite un corps JSON. Crée une nouvelle collection vectorielle.

  2. 02

    Décrire une collection

    Récupère les détails et la structure d'une collection spécifique.

  3. 03

    Supprimer une collection

    Supprime définitivement une collection de votre cluster.

  4. 04

    Insérer des entités

    Ajoute de nouvelles données dans une collection existante.

Ensemble de capacités02 / 03

05-07

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Zilliz Cloud.

  1. 05

    Lister les collections

    Affiche la liste de toutes les collections présentes dans le cluster Zilliz.

  2. 06

    Interroger des entités

    Effectue des recherches sur les entités en utilisant des filtres de métadonnées.

  3. 07

    Libérer une collection

    Libère une collection de la mémoire pour optimiser les ressources du cluster.

Ensemble de capacités03 / 03

08-10

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Zilliz Cloud.

  1. 08

    Supprimer des entités

    Supprime des entrées spécifiques au sein d'une collection.

  2. 09

    Charger une collection

    Charge une collection en mémoire pour permettre les recherches.

  3. 10

    Rechercher des vecteurs

    Nécessite une configuration JSON. Effectue une recherche de similarité vectorielle.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Rapid Prototyping

Quickly spin up new collections to test how different vector dimensions behave.

02

Resource Optimization

Tell your agent to release unused collections to keep the cluster running efficiently.

03

Data Auditing

Use the agent to check collection schemas and row counts instantly.

04

Automated Retrieval

Let your agent handle the heavy lifting of similarity searches during application development.

Automatisez une tâche

Mettez Zilliz Cloud 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

Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud 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 968 ms. Rapide en production.

Zilliz Cloud est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1190 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
790ms
Jour le plus lent
1190ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+19%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 10 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 Zilliz Cloud, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Zilliz Cloud. 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.

Zilliz Cloud Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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 — Zilliz Cloud capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "zilliz-cloud-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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 Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels manipulant de grands volumes de données vectorielles et souhaitant simplifier leur interaction avec l'infrastructure.

  • 01

    Ingénieurs IA

    Pour tester rapidement des recherches vectorielles et vérifier les schémas de collections via le langage naturel.

  • 02

    Data Scientists

    Pour surveiller la santé du cluster et la distribution des données sans écrire de code répétitif.

  • 03

    Développeurs

    Pour intégrer la gestion et la récupération de bases de données vectorielles directement dans leur flux de travail.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Zilliz Cloud.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Zilliz cluster?

    You need to provide your Zilliz Cluster Endpoint and your API Key during the setup process in Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I manage cluster resources through my AI agent?

    Yes, you can use the load and release capabilities to manage how collections occupy cluster memory.

  • 04

    Does this MCP support metadata filtering?

    Yes, the query_entities capability allows you to find specific records using boolean expressions and metadata filters.

  • 05

    Is it possible to delete data using this MCP?

    Yes, you can use the delete_entities capability to remove specific records or the drop_collection capability to remove entire collections.

  • 06

    How do I find my Cluster Endpoint?

    You can find your Cluster Endpoint in the Zilliz Cloud Console under the 'Cluster Details' page. It typically looks like https://in01-xxxxxxxxxxxx.vectordb.zillizcloud.com.

  • 07

    Why do I need to 'load' a collection before searching?

    Zilliz requires collections to be loaded into memory to perform high-performance similarity searches. Use the load_collection capability to make your data available for search.

  • 08

    Can I filter my vector search using metadata?

    Yes, Zilliz supports hybrid search. You can use the query_entities capability for metadata-only filtering or include filtering expressions in your search_vectors JSON configuration.

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