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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 · 7機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Weaviateで使える7機能の一部です。
- 01
クラスターノードの状態取得
Weaviateクラスターの各ノードにおける運用情報を取得します。
- 02
全スキーマの取得
Weaviateの完全なスキーマ(すべてのコレクション)を取得します。
- 03
オブジェクト一覧の表示
指定したクラス内のデータオブジェクトをリスト表示します。limitによるページネーションが可能です。
- 04
インスタンス情報の取得
Weaviateインスタンスのメタデータを取得します。
05-07
このセットには3機能あります。
Weaviateで使える7機能の一部です。
- 05
クラススキーマの取得
特定のクラス(コレクション)のスキーマ定義を取得します。
- 06
オブジェクト詳細の取得
UUIDを指定して、特定のデータオブジェクトの詳細情報を取得します。
- 07
ベクトル類似度検索
クラス名とクエリベクトル(浮動小数点の配列)を指定し、近傍ベクトル検索を実行します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Query Testing
An AI developer tests how a specific vector performs against a collection of documents.
Schema Auditing
A data engineer checks if a new class definition matches the intended data structure.
Infrastructure Monitoring
An SRE checks the CPU and RAM usage of Weaviate nodes during a deployment.
Data Inspection
A researcher pulls a specific object by UUID to verify its metadata and properties.
タスクを自動化
Weaviate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
Weaviate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927ms。本番環境で高速。
Weaviate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
- 682ms
- 最遅日
- 1163ms
- 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 Weaviate 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 Weaviate 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。
Weaviate 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_ewBpKaEj3GWOCB4HdPc1Tag8b8QBrbGJDpCpFWfW/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 — Weaviate capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"weaviate-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_ewBpKaEj3GWOCB4HdPc1Tag8b8QBrbGJDpCpFWfW/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? WeaviateをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Weaviateユーザーが任せたい仕事のために。
AIアプリケーションの開発からデータベースの運用管理まで、ベクトルデータを扱うプロフェッショナルに最適です。
- 01
AIデベロッパー
セマンティック検索のクエリ検証や、ベクトルデータの取り込みテストを効率化したい方。
- 02
データエンジニア
データベーススキーマの監査、クラスターの健全性監視、インデックス済みオブジェクトの閲覧を行う方。
- 03
リサーチチーム
膨大なベクトルコレクションの中から、チャットを通じて関連ドキュメントやデータポイントを迅速に抽出したい方。
FAQ
Weaviateユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I connect my Weaviate instance?
You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Weaviate Base URL and API Key. Once connected, it is ready to use in your AI client.
- 02
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Can I perform similarity searches?
Yes. You can use the search_near_vector capability to perform nearest neighbor searches using a vector array.
- 04
Is my data secure?
Vinkius hosts the MCP and manages your credentials securely so your AI client can communicate with your instance.
- 05
Can I monitor my cluster health?
Yes. The get_cluster_nodes capability allows your agent to retrieve operational information about your Weaviate nodes.
- 06
Can I perform a vector search using float arrays through the agent?
Yes. The search_near_vector capability allows you to perform semantic searches by providing a query vector as a JSON array of floats. Your AI agent will return the most similar objects from your Weaviate collection.
- 07
How do I see the data structure of my Weaviate collections?
You can use the get_full_schema capability to see all classes and properties defined in your instance, or get_class_schema if you want to focus on a specific collection's definition.
- 08
Is it possible to monitor cluster health via chat?
Absolutely. Use the get_cluster_nodes capability to retrieve operational data for all nodes in your Weaviate cluster, including their current status and resource utilization metrics.
さがす
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