Elasticsearch VectorをChatGPTとClaudeに接続

• 01 / 03ベクトルインデックスの監査方法
• 02 / 03kNN検索を実行する
• 03 / 03ベクトルインデックスの作成方法

最速日

751ms

最遅日

974ms

14日間の傾向

遅延傾向+14%

Elasticsearch Vector 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_kUWPWShL0BRuDE0k7qrS1ZYbK8Cj21vwQZnEsEiQ/mcpコピー

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 — Elasticsearch Vector capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "elasticsearch-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_kUWPWShL0BRuDE0k7qrS1ZYbK8Cj21vwQZnEsEiQ/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？ Elasticsearch Vector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 ↑

• 01

  AIエンジニア

  複雑なクエリDSLを書かずに、セマンティック検索の実行や埋め込みモデルのテストを行えます。

• 02

  ソフトウェア開発者

  IDEやチャットインターフェースから直接、埋め込みドキュメントの登録やkNN検索の結果確認が可能です。

• 03

  データサイエンティスト

  自然言語を用いて、ベクトルインデックスのマッピングや次元制約の検証を迅速に行えます。

• 04

  運用チーム

  クラスターのインデックスの状態確認や、ベクトルストレージのネームスペース管理をリアルタイムで実施できます。

• 01

  How do I connect my Elasticsearch cluster?

  You need your Elasticsearch Host URL and an API Key. You can find the API Key in Kibana under Stack Management, then Security, then API Keys.

• 02

  Which AI clients can use this MCP?

  This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

• 03

  Can I create new indices through my agent?

  Yes, you can use the create_index capability to provision new dense_vector indices with specific dimensions.

• 04

  Does this support kNN searches?

  Yes, the search capability is specifically designed to perform dense vector kNN computations.

• 05

  How do I delete data?

  You can use the delete_document capability to remove specific records from your indices using their UUID.

• 06

  Can my agent perform kNN searches using raw vector arrays?

  Yes. Use the 'search' capability. Provide the index name and a JSON array representing your query vector. The agent will perform raw K-Nearest Neighbors computations to find the most semantically similar documents.

• 07

  How do I create a new vector index with specific dimensions via chat?

  Use the 'create_index' capability. You can specify the index name and the number of dimensions (e.g., 1536 for OpenAI embeddings). The agent will provision the strictly typed data structure in your Elasticsearch cluster.

• 08

  Can I delete a single document from a vector index through the agent?

  Absolutely. Use the 'delete_document' capability with the index and document ID. The agent will enforce immediate document vaporization, stripping the record from the physical Lucene partitions.

• 

  Marqo AI (Vector Search & Embeddings) AIコネクタ

  Manage semantic search via Marqo — execute tensor queries, index JSON documents, and audit vector indices.

  表示
• 

  Redis Vector AIコネクタ

  Equip your AI to autonomously manage embeddings, run KNN similarity searches, and administrate vector indexes

  表示
• 

  Typesense Vector Search AIコネクタ

  Automate vector similarity searches via Typesense — index documents, manage collections, and execute semantic

  表示
• 

  Vertex AI Vector Search AIコネクタ

  Bring Google's massive vector matching power to your AI agent. Search billions of semantic embeddings and admi

  表示

おすすめ

• 

  MongoDB Atlas Vector Search AIコネクタ

  Manage vector storage via MongoDB Atlas — perform similarity searches, query MQL documents, and audit collecti

  表示
• 

  Lucidworks Fusion (AI Search & Discovery) AIコネクタ

  Manage AI-powered search via Lucidworks Fusion — execute semantic queries, index documents, and monitor ML tra

  表示
• 

  Chroma (Vector DB) AIコネクタ

  Manage vector embeddings via Chroma — list collections, query embeddings, and audit document counts directly f

  表示
• 

  Elastic Enterprise Search AIコネクタ

  Manage enterprise search via Elastic — search engines and documents, handle indexing, and monitor search analy

  表示