An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Redis Vector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。Redisスタック内でセマンティック検索を自律化する

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。

Redis Vectorで使える6機能の一部です。

  1. 01

    ベクトルインデックスの作成

    インデックス名とベクトルの次元を指定して、新しいRediSearchベクトルインデックスを作成します。

  2. 02

    ベクトル検索の実行

    JSON配列形式のクエリベクトルを使用して、ベクトルインデックス内でのKNN類似度検索を実行します。

  3. 03

    ベクトルの挿入・更新

    ドキュメントキーとベクトルを指定して、Redisハッシュ内のベクトルを挿入または更新します。

機能セット02 / 02

04-06

このセットには3機能あります。

Redis Vectorで使える6機能の一部です。

  1. 04

    インデックス情報の取得

    特定のベクトルインデックスに関する詳細な設定情報を取得します。

  2. 05

    インデックス一覧の表示

    現在ロードされているすべてのRediSearchベクトルインデックスをリストアップします。

  3. 06

    ベクトルの削除

    Redisから特定のベクトルドキュメントを削除します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

RAG Architecture Validation

Check if your vector dimensions and metrics match your embedding model's output.

02

Rapid Prototyping

Create and test new vector indexes as you experiment with different similarity algorithms.

03

Semantic Data Cleanup

Remove obsolete or outdated embeddings to maintain index performance.

04

Interactive Debugging

Query specific vectors to verify that your similarity search is returning the expected neighbors.

タスクを自動化

Redis Vector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

Redis Vector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。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Redis Vector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942ms。本番環境で高速。

Redis Vector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1228ms
10月3日今日
最速日
781ms
最遅日
1228ms
14日間の傾向
遅延傾向+24%

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 Redis Vector 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 Redis Vector 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。

Redis 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_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/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 — Redis Vector capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "redis-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/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？ Redis 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 ↑

対象ユーザー

Redis Vectorユーザーが任せたい仕事のために。

AIと機械学習のワークフローを高速化したいエンジニアや、セマンティックなデータ管理を自動化したい開発者向けです。

  • 01

    AI & MLエンジニア

    類似度チューニングの反復作業を迅速化します。Pythonドライバーを繰り返し記述することなく、プロンプトから直接KNNベクトルをクエリできます。

  • 02

    バックエンド開発者

    セマンティックなストレージロジックを維持します。スキーマの監査や、不要になったベクトルモデルを含むハッシュの即時削除が可能です。

  • 03

    データアーキテクト

    Redisのベクトル環境をインタラクティブに検証します。RAG（検索拡張生成）アプリケーションの実現に向けた、次元構造やインデックスの準備状況を確認できます。

FAQ

Redis Vectorユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Does this MCP work with any Redis instance?

    No, your Redis instance must have the RediSearch module installed to support vector operations.

  • 02

    What AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I create new indexes using my AI agent?

    Yes, you can use the create_vector_index capability to specify names and dimensions for new indexes.

  • 04

    How do I perform a similarity search?

    You can use the search_vectors capability by providing a JSON array of floats representing your query vector.

  • 05

    Is my Redis URL stored by Vinkius?

    Vinkius manages the connection and credentials so you can connect your client once and start working.

  • 06

    What is the format required for the 'Redis URL' parameter?

    The parameter requires standard Redis URI string formatting. Typically it looks like redis://[username]:[password]@[host]:[port]. For TLS/SSL-enabled endpoints spanning secure setups, use the rediss:// scheme prefix.

  • 07

    Does my Redis instance strictly need the RediSearch module?

    Yes, absolutely. The base Redis product (standard open-source) only manages key-value caching out of the box. You must be running the Redis Stack or a managed tier (like Redis Enterprise or compatible cloud offerings) that explicitly includes RediSearch to generate and query KNN vector indexes.

  • 08

    Can I query using embedding arrays output directly from OpenAI models?

    Yes. Once you receive your numerical float array from an embedding model (like text-embedding-ada-002), you can pipe that exact JSON array into the search_vectors agent capability alongside the relevant index name to perform immediate proximity lookups.

さがす

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