Pgvector Vector DatabaseをChatGPTとClaudeに接続

• 01 / 01ベクトル検索を最適化する

最速日

763ms

最遅日

1031ms

14日間の傾向

安定0%

pgvector 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_m3Dmr7TKd7NjkaPwx4OA0eTWiY7yo9GZdmp9NSJ4/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 — pgvector capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "pgvector-vector-database-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_m3Dmr7TKd7NjkaPwx4OA0eTWiY7yo9GZdmp9NSJ4/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？ pgvector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

  カスタムAPIエンドポイントを記述することなく、本番環境の埋め込みデータを利用したRAGパイプラインを構築できます。

• 02

  データアーキテクト

  会話型インターフェースから、ベクトルスキーマの管理、インデックスのパフォーマンス監視、クエリ遅延の最適化を行えます。

• 03

  フルスタック開発者

  新しいマイクロサービスを追加することなく、AIエージェント経由でpgvectorに直接クエリを投げることで、既存アプリにセマンティック検索を導入できます。

• 01

  What is pgvector MCP?

  It is an MCP that connects your AI client to a PostgreSQL database equipped with the pgvector extension, allowing for vector similarity searches and table management.

• 02

  Which AI clients can use this MCP?

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

• 03

  Do I need to write SQL to use this?

  No. You can perform searches, create tables, and manage indexes using natural language prompts through your AI agent.

• 04

  Can I optimize my search speed?

  Yes. You can instruct your agent to create HNSW or IVFFlat indexes on your vector columns to accelerate queries.

• 05

  Does this require a separate vector database?

  No. This MCP works directly with your existing PostgreSQL database using the pgvector extension.

• 06

  Does the agent connect directly to my database?

  Yes. Your connection string is encrypted at rest and injected into an isolated runtime. The agent connects directly to your PostgreSQL instance. no intermediate proxies, no data copies, no third-party storage.

• 07

  What vector dimensions are supported?

  Any dimension supported by pgvector. from small 128-d vectors to large 3072-d embeddings (e.g., OpenAI text-embedding-3-large). Specify the dimension when creating a table and the agent handles the rest.

• 08

  Which distance metrics can I use for similarity search?

  pgvector supports three operators: ` (L2/Euclidean distance), (cosine distance), and ` (negative inner product). The agent uses cosine distance by default, which works best for normalized embeddings like those from OpenAI.

• 

  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
• 

  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
• 

  Typesense Vector Search AIコネクタ

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

  表示
• 

  Oracle Vector DB AIコネクタ

  Run vector similarity searches on Oracle 23ai — execute VECTOR_DISTANCE queries, inspect schemas, list vector

  表示

おすすめ

• 

  Elasticsearch Vector AIコネクタ

  Empower vector search via Elasticsearch — perform dense vector kNN searches, handle index mappings, and index

  表示
• 

  Milvus (Open-Source Vector Database) AIコネクタ

  Manage vector storage via Milvus — perform ANN searches, query scalar entities, and audit collections.

  表示
• 

  OpenSearch Vector AIコネクタ

  Run k-NN vector searches on OpenSearch — create indexes, upsert embeddings, query similar documents, and manag

  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