An astronaut overseeing a futuristic data hub

R2R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。RAGインフラをチャットインターフェースへ直接統合します

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。

R2Rで使える6機能の一部です。

  1. 01

    ベクトル検索を実行

    取り込まれたドキュメント群に対してベクトル検索を行い、文脈に関連する情報を抽出します。

  2. 02

    RAGクエリを実行

    Rag_queryエンドポイントを使用して、ベクトルデータに基づいた情報の要約を直接行います。

  3. 03

    ドキュメント一覧を表示

    R2Rシステム内に取り込まれているすべてのドキュメントをリストアップします。

機能セット02 / 02

04-06

このセットには3機能あります。

R2Rで使える6機能の一部です。

  1. 04

    ドキュメント詳細を取得

    指定した特定のドキュメントに関する詳細情報を取得します。

  2. 05

    稼働状況を確認

    R2R MCPの接続状態やサーバーのヘルスチェックを行います。

  3. 06

    コレクション一覧を表示

    管理されているすべてのドキュメントコレクションをリストアップします。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

RAG Debugging

Test how your agent retrieves specific information by running vector searches directly in your IDE.

02

Knowledge Auditing

Check your document collections and metadata to ensure your knowledge base is up to date.

03

Automated Summarization

Ask your agent to summarize large datasets by triggering RAG queries against your R2R engine.

04

System Health Checks

Quickly confirm your R2R deployment is online and responding to requests.

タスクを自動化

R2R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

R2R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。

R2R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850ms。本番環境で高速。

R2R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1133ms
10月3日今日
最速日
693ms
最遅日
1133ms
14日間の傾向
遅延傾向+28%

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 R2R 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 R2R 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。

R2R 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_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/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 — R2R capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "r2r-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/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? R2R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

R2Rユーザーが任せたい仕事のために。

AIおよび機械学習のエンジニアや、データ管理を行う専門家、バックエンド開発者に最適です。

  • 01

    AI & MLエンジニア

    Postmanや外部スクリプトを使わずに、ローカルからベクトルインスタンスへのクエリを実行できます。

  • 02

    データ管理者

    ドキュメントの取り込み状況を迅速に確認し、ターミナル内で直接メタデータを閲覧できます。

  • 03

    バックエンド開発者

    エンジンの応答を監査し、意味的な検索制限の微調整を容易に行えます。

FAQ

R2Rユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What do I need to connect this MCP?

    You need your R2R Base URL and an Auth Key if your deployment requires authentication.

  • 02

    Which AI clients can I use with this?

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

  • 03

    How does the agent access my documents?

    The agent uses the search and rag_query capabilities to interact with your R2R vector database.

  • 04

    Can I see what documents are in my system?

    Yes, you can use the list_documents capability to see all ingested files or get_document to see specific details.

  • 05

    Is my data hosted by Vinkius?

    Vinkius hosts the MCP connection and manages the credentials, but the data remains in your R2R deployment.

  • 06

    What URL should I use for the R2R API URL?

    If you are running R2R locally via Docker, it's typically http://localhost:7272. If you are using SciPhi Cloud or have it deployed on your own infrastructure, provide the exact public or private endpoint.

  • 07

    Do I need an R2R API Key?

    It depends on your deployment. Open deployments for local testing may not require a key. Production deployments or SciPhi Cloud environments require you to provide the generated key.

  • 08

    What is the difference between RAG and Search?

    The search capability issues a standard vector similarity match—it returns relevant raw snippets from your database. The rag_query capability asks the R2R server to perform the search and compute an intelligent answer wrapping those snippets using an LLM.

  • 09

    Are document ingestions possible via chat?

    No. This integration is designed for observational toolsets (listing documents, inspecting states, querying the index). Heavy ingestions of PDFs or websites should be handled through scripts or the dashboard.

『R2R』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続