An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Vectara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。社内データに基づいた正確な回答をAIエージェントに提供します

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 · 7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

01-04

このセットには4機能あります。

Vectaraで使える7機能の一部です。

  1. 01

    コーパス一覧の取得

    Vectaraアカウント内に存在するすべてのコーパス（検索可能なデータセット）をリストアップします。

  2. 02

    ドキュメント一覧の取得

    特定のコーパス内にインデックス化されているすべてのドキュメントをリストアップします。

  3. 03

    RAGチャットの実行

    コーパスキーとユーザーのクエリを使用して、引用元を含む要約されたAI回答を取得します。

  4. 04

    コーパス詳細の取得

    特定のコーパスに関するメタデータや設定情報を取得します。

機能セット02 / 02

05-07

このセットには3機能あります。

Vectaraで使える7機能の一部です。

  1. 05

    ドキュメントの削除

    コーパスから特定のドキュメントを完全に削除します。この操作は取り消せません。

  2. 06

    チャットセッション一覧の取得

    過去に行われたRAGチャットのセッション履歴をリストアップします。

  3. 07

    セマンティック検索の実行

    指定したコーパスに対して、意味に基づいた高度な検索を実行します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

RAG Debugging

Test how your agent interprets specific documents by running queries against your corpora.

02

Internal Knowledge Retrieval

Ask questions against company wikis or technical manuals to get instant, cited answers.

03

Dataset Maintenance

Clean up your search index by deleting old or incorrect documents through your AI client.

04

Automated Documentation Search

Locate specific technical details across massive document libraries using natural language.

タスクを自動化

Vectara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

Vectara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。

Vectara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868ms。本番環境で高速。

Vectara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1195ms
10月3日今日
最速日
745ms
最遅日
1195ms
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。7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 Vectara 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 Vectara 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。

Vectara 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_P55Xdk6UU5XMN3cdVPORquufduaGCfpEWSemsNQg/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 — Vectara capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "vectara-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_P55Xdk6UU5XMN3cdVPORquufduaGCfpEWSemsNQg/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？ Vectara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

Vectaraユーザーが任せたい仕事のために。

AIを活用した高度な検索システムを構築・運用する技術者向けです。社内データに基づいた正確なAI応答を、既存の開発ワークフローにシームレスに組み込めます。

  • 01

    ソフトウェアエンジニア

    テストスクリプトを記述することなく、チャット経由で query レスポンスを直接テストし、RAG実装のデバッグを行えます。

  • 02

    データエンジニア

    会話形式のコマンドを使用して、Vectaraに手動で挿入された古いデータベースコンテキスト配列を安全に削除できます。

  • 03

    プロダクトマネージャー

    フロントエンドのUI開発を待つことなく、Vectaraコーパスに保存された社内製品マニュアルに対して直接質問を行えます。

  • 04

    テクニカルライター

    文脈に基づいたセマンティック検索を活用し、数千ものドキュメントの中から必要な箇所を容易に特定できます。

FAQ

Vectaraユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I connect Vectara to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius, enter your Vectara API Key and Customer ID, and then connect your client like Claude or Cursor.

  • 02

    Can I delete documents using this MCP?

    Yes, you can use the delete_corpus_document capability to permanently remove a document from a corpus.

  • 03

    Does this support RAG?

    Yes, the execute_rag_chat capability allows your agent to perform RAG-powered chats with citations.

  • 04

    What clients are compatible?

    This MCP works with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    Can I search multiple corpora at once?

    Yes, the perform_semantic_search capability allows you to provide multiple comma-separated corpus keys for a single query.

  • 06

    Can I query my internal documents directly using just conversational chat?

    Yes. If your data is indexed in a Vectara corpus, simply ask your agent: search the 'employee-handbook' corpus for remote work policies. The agent uses the queryTool to pass your question to Vectara's semantic engine, effortlessly bringing back precisely matching paragraph citations instantly.

  • 07

    How do I remove outdated context files destroying the accuracy of my RAG model?

    You don't need to rebuild APIs or use cURL. Tell your AI: delete document ID 'doc-992a' from my Sales corpus. It automatically formats the mutation and wipes the poisoned embedding from Vectara's nodes permanently, restoring high accuracy.

  • 08

    Will the RAG Chat capability provide accurate source citations?

    Yes. When you instruct the agent to run execute_rag_chat, Vectara processes the query against its internal LLM and index, returning a synthesized natural language answer appended solidly with exact document citations, proving the AI isn't hallucinating facts.

さがす

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