An astronaut overseeing a futuristic data hub

Lancedb Serverless Vector DbをAI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。ベクトルデータの管理と検索を対話で自動化する

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。

LanceDBで使える6機能の一部です。

  1. 01

    テーブル情報の取得

    特定のLanceDBテーブルの正確なスキーマとメタデータを取得します。

  2. 02

    テーブル一覧の表示

    LanceDB内に存在するすべてのベクトル化されたテーブルをリストアップします。

  3. 03

    新規テーブルの作成

    厳格なスキーマ定義に基づいた新しいLanceDBテーブルをプロビジョニングします。

機能セット02 / 02

04-06

このセットには3機能あります。

LanceDBで使える6機能の一部です。

  1. 04

    テーブルの削除

    指定したLanceDBのベクトルテーブルを完全に削除します。この操作は取り消せません。

  2. 05

    データの挿入

    構造化された行データとベクトルをテーブルに挿入します。挿入後、ANNインデックスはリアルタイムで更新されます。

  3. 06

    ベクトル検索の実行

    高度に最適化されたKNN(K近傍法)を用いて、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

RAG Debugging

Check why a specific document isn't being retrieved by inspecting table schemas and search results.

02

Real-time Data Updates

Add new embeddings to your database and immediately use them in searches.

03

Schema Management

Provision new tables for multi-modal workloads using specific dimensional layouts.

04

Storage Cleanup

Remove old or unused vector tables to keep your serverless environment optimized.

タスクを自動化

LanceDB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

LanceDB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。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

LanceDB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922ms。本番環境で高速。

LanceDB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1081ms
10月3日今日
最速日
762ms
最遅日
1081ms
14日間の傾向
遅延傾向+6%

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 LanceDB 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 LanceDB 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。

LanceDB 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_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/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 — LanceDB capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "lancedb-serverless-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/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? LanceDB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

LanceDBユーザーが任せたい仕事のために。

RAGアプリケーションの開発や、大規模なベクトルデータの管理を行うエンジニアに最適です。

  • 01

    RAG開発者

    Pythonスクリプトを手動で書くことなく、自然な対話を通じてセマンティック検索の実行やドキュメント取得結果の検証を行えます。

  • 02

    データエンジニア

    マルチモーダルAIアプリケーションのために、厳格なApache Arrowスキーマを持つベクトルテーブルの作成と管理を行います。

  • 03

    AIアーキテクト

    複数のサーバーレスデータベースインスタンスにわたるベクトルトポロジーの監視や、ストレージ使用状況の監査を効率的に実施します。

FAQ

LanceDBユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I connect my LanceDB account?

    You just need to provide your LanceDB API URL, API Key, and the specific Database Name when you subscribe to the MCP on Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Does inserting data update the search index?

    Yes, when you use the insert_rows capability, the underlying ANN index updates in real-time.

  • 04

    Can I manage schemas through the AI?

    Yes, you can provision new tables with strict Apache Arrow schemas directly through your agent.

  • 05

    Is deleting a table reversible?

    No, the delete_table capability irreversibly removes the entire vector table.

  • 06

    Can I perform a semantic similarity search using my agent?

    Yes. Use the vector_search capability by providing the target Table name and a JSON array of floating-point numbers representing your query embedding. Your agent will return the k-nearest rows from LanceDB based on semantic similarity.

  • 07

    How do I create a new table with a specific Apache Arrow schema?

    The create_table capability allows your agent to initialize a new columnar vector table. You just need to provide the desired Table name and a valid Apache Arrow schema mapping in JSON format defining dimensions and scalar fields.

  • 08

    Can my agent insert new embeddings directly into a LanceDB table?

    Absolutely. Use the insert_rows capability to persist new data rows containing native embeddings and arbitrary JSON metadata. Your agent will handle the payload delivery, and LanceDB will automatically update its ANN index.

『LanceDB』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続