An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Vertex AI Vector SearchをChatGPTとClaude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。AIエージェントに圧倒的な検索能力を統合する

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。

Vertex AI Vector Searchで使える6機能の一部です。

  1. 01

    デプロイ済みインデックスのリスト表示

    特定のインデックスエンドポイントにデプロイされているすべてのインデックスを表示します。

  2. 02

    インデックスエンドポイントのリスト表示

    プロジェクト内にあるすべてのインデックスエンドポイントを一覧表示します。

  3. 03

    ベクトル操作の履歴確認

    ベクトルインデックスに関連する実行中の長時間操作（Long-running operations）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。

Vertex AI Vector Searchで使える6機能の一部です。

  1. 04

    インデックス詳細情報の取得

    特定のベクトルインデックスのメタデータや構成設定を取得します。

  2. 05

    ベクトルインデックスの一覧表示

    Google Cloudプロジェクト内のすべてのベクトルインデックスをリストアップします。

  3. 06

    近傍ベクトル検索の実行

    エンドポイントID、デプロイ済みインデックスID、およびクエリベクトルを指定して、類似度の高い近傍ベクトルを検索します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

RAG Grounding

Your agent performs nearest neighbor lookups to pull relevant context for LLM responses.

02

Deployment Monitoring

You track the status of massive index builds while you continue writing code in your editor.

03

Infrastructure Audits

You verify the dimensionality and configuration of production indexes via simple text commands.

04

Vector Proximity Testing

You test how well specific vectors map to existing data by querying endpoints directly.

タスクを自動化

Vertex AI Vector Search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

Vertex AI Vector Search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。

Vertex AI Vector Search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916ms。本番環境で高速。

Vertex AI Vector Search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1114ms
10月3日今日
最速日
668ms
最遅日
1114ms
14日間の傾向
遅延傾向+18%

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 Vertex AI Vector Search 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 Vertex AI Vector Search 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。

Vertex AI Vector Search 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_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/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 — Vertex AI Vector Search capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "vertex-ai-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/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？ Vertex AI Vector Search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

Vertex AI Vector Searchユーザーが任せたい仕事のために。

Google Cloudを活用した大規模なAIインフラを運用するエンジニアやデータサイエンティストに最適です。開発フローを中断することなく、高度なベクトル検索操作をチャットインターフェースから実行できます。

  • 01

    MLOpsエンジニア

    Pythonスクリプトの記述を続けながら、チャットを通じてインデックスのデプロイ進捗をリアルタイムで確認できます。

  • 02

    RAGデータサイエンティスト

    CursorなどのIDEから直接実験的なベクトルデータをエンドポイントに送り、近似精度の検証を即座に行えます。

  • 03

    バックエンドアーキテクト

    組織全体に展開されているベクトルデータベースの構成、シャード数、ノード数などのインフラ設定を迅速に検証できます。

FAQ

Vertex AI Vector Searchユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I use this MCP with my existing Google Cloud setup?

    You need to enable the Vertex AI API for your project and provide your Project ID, Location, and an OAuth2 Access Token to the MCP.

  • 02

    Can I use this to search through billions of embeddings?

    Yes, this MCP allows your agent to perform nearest neighbor lookups across massive, billion-scale embedding structures hosted on Vertex AI.

  • 03

    Do I still need to use the Google Cloud Console?

    While you can still use the console, this MCP lets you perform most index management, monitoring, and search tasks directly from your AI client.

  • 04

    What kind of clients can connect to this MCP?

    Any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code, can connect to this capability.

  • 05

    Can I monitor long-running index builds?

    Yes, you can use the capability to query the cloud queue and review the timelines for long-running vector operations.

  • 06

    How do I perform a nearest-neighbor similarity test via chat?

    Just write: Search my endpoint '1xxx' against index 'deployed_abc_1' looking for 3 nearest neighbors to the vector [0.015, -0.042, 0.111]. The queryIndexTool bridges to Vertex and returns the IDs and distances of your geometrical matches instantly.

  • 07

    Can I query a status for indices that take hours to build on GCP?

    Absolutely. Use the prompt: Check my google cloud vector operations. The listOperationsTool reveals all in-flight Cloud operations indicating completion percentages and precise timestamps, allowing you to sidestep the Google Console completely.

  • 08

    Where do I easily find the short-lived VERTEX_ACCESS_TOKEN?

    On your terminal with gcloud installed and logged in, simply type gcloud auth print-access-token. Copy the output stream starting with ya29... into your configurations and the integration is ready for connection.

さがす

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