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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
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。

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。
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。
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。
01-03
このセットには3機能あります。
Valdで使える6機能の一部です。
- 01
ベクトルの更新
既存のIDと新しいベクトル配列を指定して、Valdインデックス内の既存のベクトルを更新します。
- 02
ベクトルの削除
Valdインデックスから特定のベクトルを完全に削除します。この操作は取り消せません。
- 03
エンジン情報の取得
Valdエンジンの稼働状況やシステムに関する情報を取得します。
04-06
このセットには3機能あります。
Valdで使える6機能の一部です。
- 04
ベクトル詳細の取得
指定したIDに対応する生のベクトルデータを取得します。
- 05
ベクトルの挿入
一意のIDとJSON配列形式のベクトルを指定して、Valdインデックスに新しいベクトルを追加します。
- 06
ベクトル検索の実行
クエリベクトルをJSON配列として提供することで、最近傍ベクトル類似度検索を実行します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
RAG Pipeline Management
Keep your vector index updated with new data by having your agent insert vectors directly.
Rapid Prototyping
Test how different embedding models affect search results by updating vectors through the agent.
System Troubleshooting
Quickly diagnose cluster issues by asking for engine health and node details.
Data Cleaning
Remove outdated or incorrect embeddings from your distributed index using simple commands.
タスクを自動化
Vald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
Vald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。
実測値、推定値ではない
平均868ms。本番環境で高速。
Valdは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 667ms
- 最遅日
- 1195ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+41%
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 Vald 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 Vald 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。
Vald 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。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_LwabvjFRxR6SLDMyq0Lg8wB1fanBWcNw0aRuqiDM/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Vald capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"vald-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_LwabvjFRxR6SLDMyq0Lg8wB1fanBWcNw0aRuqiDM/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? ValdをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Valdユーザーが任せたい仕事のために。
大規模なベクトルデータとAIエージェントを連携させる必要があるエンジニア向けに設計されています。
- 01
機械学習エンジニア
スクリプトを書くことなく、稼働中のValdインスタンスに対して埋め込みの変化を迅速にテストし、可視化できます。
- 02
データサイエンティスト
IDEから直接「top-k」セマンティッククエリを実行し、検索の再現率を検証できます。
- 03
DevOpsエンジニア
異常が発生した際、自然言語を用いてエンジンの稼働ステータスやクラスター情報を即座に確認できます。
- 04
バックエンド開発者
データベースのターミナルを介さずに、破損したベクトルの削除や古いレコードの更新を迅速に行えます。
FAQ
Valdユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I connect my AI client to Vald?
You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Vald Gateway Host address. Once connected, your client can immediately start using the available capabilities.
- 02
Can I use this with Cursor or VS Code?
Yes. This MCP works with any compatible client, including Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 03
What kind of searches can I perform?
You can perform approximate nearest neighbor (ANN) similarity searches using query vectors provided to the agent.
- 04
Is it possible to delete data?
Yes, you can use the delete capability to permanently remove a vector from the index, but this action cannot be undone.
- 05
Can I monitor my cluster health?
Yes. You can ask your agent to retrieve operational information and health status for your Vald deployment.
- 06
Can my AI agent do a semantic search across my vector database?
Yes! Provided you supply the embedded query vector, your agent can issue a vector search command to the Vald Engine. It will rapidly scan millions of indexes natively using its ANN algorithms and return the top-K closest neighbors associated with your data.
- 07
How do I ensure my Vald cluster is healthy right from my CLI?
Skip complex diagnostics loops. Instruct your agent to get Vald internal engine info. It will interface directly via gRPC/REST and pull down cluster metrics including operational status, agent versions, and basic diagnostic health. This is vital for MLOps managing production RAG pipelines needing constant reassurance.
- 08
Can I permanently purge a corrupted vector embedding?
When a document becomes stale in your knowledge base, you must remove its embedding. Ask the AI agent: permanently delete vector ID 'doc-xyz'. Using the removeVector capability, it targets your cluster and ensures the outdated semantic representation is fully expunged without risking other node data.
さがす
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