An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Azure AI SearchをChatGPT、Claude、Geminiに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。エンタープライズ級のRAG検索を、会話型ワークフローに直接組み込めます。

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 6機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 02

01-03

このセットには3機能あります。

Azure AI Searchで使える6機能の一部です。

  1. 01

    Azure AI Searchインデックスの一覧表示

    利用可能なすべてのAzure AI Searchインデックスを一覧で確認できます。

  2. 02

    特定のAzure検索インデックス設定の取得

    単一のAzure検索インデックスの構成詳細を明示的に取得し、構造を確認します。

  3. 03

    マッピングされたデータソースの一覧表示

    Azure AI Searchが非構造化データを安全に取得するデータソースのRESTマップを一覧表示します。

機能セット02 / 02

04-06

このセットには3機能あります。

Azure AI Searchで使える6機能の一部です。

  1. 04

    スケジュールされたAzureインデクサータスクの一覧表示

    継続的な状態遷移を同期的に引き出す、スケジュールされたインデクサータスクを監査し、監視します。

  2. 05

    Azureインデックスに対するフルテキスト検索の実行

    文書全体に対して語彙ベースのフルテキスト検索クエリを実行し、関連性の高い情報を抽出します。

  3. 06

    埋め込み空間を利用した高度なベクトル検索

    次元マップにわたる高度な関連性抽出を行います。明示的な埋め込み空間を通じてAzureのベクトル類似性検索を実行します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Debugging RAG Pipelines

An engineer uses the MCP to list indexes and check schemas, confirming that the vector field is correctly configured before running a test query.

02

Verifying Data Sync

A cloud architect uses the indexer listing capability to confirm that a critical Blob container is successfully feeding data into the search index.

03

Deep Context Retrieval

A data scientist uses the vector search capability to find documents semantically related to a complex, niche query that standard keywords would miss.

04

Auditing Data Flow

The agent lists data sources to confirm that the indexer is pulling data from the correct, authorized cloud storage locations.

タスクを自動化

Azure AI Searchを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Azure AI Searchは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Azure AI Searchを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均891ms。本番環境で高速。

Azure AI Searchは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1101ms
10月3日今日
最速日
736ms
最遅日
1101ms
14日間の傾向
遅延傾向+12%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。6個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Azure AI Search のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Azure AI Search のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Azure AI Search Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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 — Azure AI Search capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "azure-ai-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_UGnljcexY2MC0gUzqrUAvXNWXI0LuEzLwo7dKO1k/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Azure AI SearchをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Azure AI Searchユーザーが任せたい仕事のために。

本コネクタは、エンタープライズレベルのデータ検索とAI統合を必要とする専門家向けに設計されています。AIエンジニアは、Azure Portalを開くことなく、新しい埋め込みスキーマのテストやベクトル検索の精度デバッグが可能です。クラウドアーキテクトは、データソースやインデクサータの健全性をリアルタイムで検証できます。データサイエンティストは、大規模なAzureバックアップ企業データベースから、必要な文脈的な情報を即座に抽出できます。

  • 01

    AI & RAGエンジニア

    新しい埋め込みスキーマのテスト、ベクトル検索の精度デバッグ、BM25インデックスの検査を行います。

  • 02

    クラウドアーキテクト

    データソースや同期されたインデクサータが非構造化データをリアルタイムで移動している健全性を検証します。

  • 03

    データサイエンティスト

    大規模なAzureバックアップ企業データベースから、正確な文脈的な文章を即座に抽出します。

FAQ

Azure AI Searchユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Does this MCP support both keyword and vector search?

    Yes. You can run standard lexical BM25 queries using the search_documents capability, and you can also perform highly targeted relevance extraction using the vector_search capability.

  • 02

    What kind of data can I audit with this MCP?

    You can audit the index structure by listing indexes and getting detailed schemas. You can also audit the data flow by listing data sources and indexers.

  • 03

    Do I need to open the Azure Portal to use this?

    No. This MCP brings the capability directly into your AI agent. You can inspect schemas, list indexers, and run searches entirely through your preferred MCP-compatible client.

  • 04

    What happens if my data source is disconnected?

    You can use the list_indexers capability to monitor scheduled synchronization agents. If a source is disconnected, the indexer status will report a configuration error.

  • 05

    Can my AI use this to query documents using vector embeddings directly?

    Yes. If your agent is equipped with an embedding capability (like an OpenAI Ada dimension generator), it can compute the embedding float locally and transmit the precise K-Nearest Neighbors request into your Azure Index via the vector_search capability to return perfectly isolated contextual passages.

  • 06

    How can I verify if my Azure Search Indexer completed successfully?

    You can ask your agent to list all indexers. It retrieves the scheduled background configurations defining how your Azure SQL or Blob stores migrate into Search form, allowing you to instantly assess if the pipeline is active or encountering extraction errors.

  • 07

    Can I audit the core configuration components of a specific index?

    Absolutely. By providing the exact Index name, your AI fetches the exhaustive schema architecture: semantic mapping references, exact lexical BM25 fallback values, field weights, language analyzers, and HNSW graphs mapping vector space limits.

さがす

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