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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
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。
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。
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。
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。
01-03
このセットには3機能あります。
Cohereで使える6機能の一部です。
- 01
利用可能なモデルのリスト表示
利用可能なすべてのCohereモデルの名前、機能、コンテキスト長、トークン化情報を取得します。どのモデルが利用可能か、その能力を確認するのに役立ちます。
- 02
テキストのトークン化
指定したテキストをトークン化し、トークンIDとトークン文字列のリストを返します。チャットや埋め込みエンドポイントに送信する前のトークン数の見積もりに最適です。
- 03
モデルとのチャット
Commandモデル（command-r-plus, command-r, command-r7b）に対してメッセージを送信し、引用やツール呼び出しを含む応答を受け取ります。
04-06
このセットには3機能あります。
Cohereで使える6機能の一部です。
- 04
デトークン化
トークンIDの配列から元のテキストを復元します。デバッグやトークン化の検証に役立ちます。
- 05
ドキュメントのリランキング
Cohereの高性能モデルを使用して、検索クエリに関連性の高い順にドキュメントを並べ替えます。
- 06
埋め込みの生成
テキストに対してベクトル埋め込みを生成します。セマンティック検索、類似性比較、ベクトルデータベースへの保存に利用できます。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Semantic Search Optimization
Use embeddings to index documents and reranking to ensure the most relevant results appear first.
Advanced Chatbot Logic
Connect Command models to your agent to handle complex conversations with capability call support.
Token Budget Management
Tokenize text before sending it to a model to avoid hitting context limits.
Data Clustering
Generate embeddings using the classification or clustering input types to organize large datasets.
タスクを自動化
Cohere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
Cohere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。
実測値、推定値ではない
平均839ms。本番環境で高速。
Cohereは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 654ms
- 最遅日
- 946ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+9%
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 Cohere 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 Cohere 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。
Cohere 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。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_R4ERIik35jE1vo5hRbvNHBrwGzLbWOtl3sZQNmPU/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 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 — Cohere capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"cohere-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_R4ERIik35jE1vo5hRbvNHBrwGzLbWOtl3sZQNmPU/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？ CohereをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Cohereユーザーが任せたい仕事のために。
AIを活用したアプリケーション開発や検索エンジンの最適化を行う専門家向けです。複雑なAPI実装を簡略化し、高度なAI機能を即座に利用できます。
- 01
開発者
HTTPコードを記述することなく、Commandモデルへのメッセージ送信や埋め込み生成を迅速に行いたい方。
- 02
機械学習エンジニア
利用可能なモデルの探索、機能の比較、および多様な形式（float, int8, binary）での埋め込み生成を行う方。
- 03
検索チーム
ドキュメントのリランキングや、検索インデックス構築のためのテキストのトークン化・埋め込み生成を行う方。
FAQ
Cohereユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I use Cohere with Claude or Cursor?
You connect to this MCP through Vinkius. Once connected, your AI client will see the Cohere capabilities as available functions it can call.
- 02
What models can I access?
You can access the Command family, including command-r-plus, command-r, and command-r7b, as well as various embedding and reranking models.
- 03
Do I need to write code to use these capabilities?
No. This MCP exposes the functions as capabilities that your AI agent can invoke naturally through conversation or instruction.
- 04
Can I use this for semantic search?
Yes. You can use the embed capability to create vectors and the rerank capability to improve the relevance of search results.
- 05
What is the purpose of the tokenize capability?
The tokenize capability lets you see the token IDs and strings for a piece of text, which helps in estimating costs and managing context windows.
- 06
How do I get a Cohere API Key?
Log in to the Cohere Dashboard, go to API Keys and click Create API Key. Copy the key immediately. it starts with a random string and won't be shown again. Free tier includes trial access with rate limits.
- 07
What models are available?
Use the list_models capability to see all available Cohere models. Key models include command-r-plus (most capable, 128K context), command-r (efficient, 128K context), command-r7b (lightweight, 128K context), embed-v4 (embeddings) and rerank-v3.5 (reranking).
- 08
Can I send multi-turn conversations?
Yes! Pass a messages array with alternating 'user', 'assistant' and 'system' roles. Each message has a 'role' and 'content' field. Command models support function calling and will return tool_calls when appropriate.
- 09
What is reranking and when should I use it?
Reranking reorders a set of documents by their relevance to a query. Use it after an initial search to improve result quality. The rerank capability takes a query, list of documents and returns them ranked by relevance score. Cohere's rerank models are industry-leading for search applications.
さがす
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