An astronaut overseeing a futuristic data hub

Zilliz Cloud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。自然言語だけで高度なベクトル検索とデータ管理を実現します

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 · 10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 / 03

01-04

このセットには4機能あります。

Zilliz Cloudで使える10機能の一部です。

  1. 01

    コレクションの作成

    JSONボディを使用して、新しいベクトルコレクションを作成します。

  2. 02

    コレクションの詳細表示

    指定したコレクションのスキーマやステータスなどの詳細情報を取得します。

  3. 03

    コレクションの削除

    既存のコレクションを完全に削除します。

  4. 04

    エンティティの挿入

    コレクション内に新しいデータ(エンティティ)を追加します。

機能セット02 / 03

05-07

このセットには3機能あります。

Zilliz Cloudで使える10機能の一部です。

  1. 05

    コレクション一覧の取得

    Zillizクラスター内にあるすべてのコレクションをリストアップします。

  2. 06

    エンティティのクエリ

    メタデータフィルタリングを使用して、特定のエンティティを検索します。

  3. 07

    コレクションの解放

    メモリからコレクションを解放し、クラスターのリソースを最適化します。

機能セット03 / 03

08-10

このセットには3機能あります。

Zilliz Cloudで使える10機能の一部です。

  1. 08

    エンティティの削除

    コレクション内から特定のエンティティを削除します。

  2. 09

    コレクションのロード

    コレクションをメモリにロードして、検索可能な状態にします。

  3. 10

    ベクトル検索の実行

    JSON形式の検索設定を使用して、ベクトル類似性検索を実行します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Rapid Prototyping

Quickly spin up new collections to test how different vector dimensions behave.

02

Resource Optimization

Tell your agent to release unused collections to keep the cluster running efficiently.

03

Data Auditing

Use the agent to check collection schemas and row counts instantly.

04

Automated Retrieval

Let your agent handle the heavy lifting of similarity searches during application development.

タスクを自動化

Zilliz Cloud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

Zilliz Cloud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。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

Zilliz Cloud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968ms。本番環境で高速。

Zilliz Cloud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1190ms
10月3日今日
最速日
790ms
最遅日
1190ms
14日間の傾向
遅延傾向+19%

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。10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 Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud 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。

Zilliz Cloud 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_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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 — Zilliz Cloud capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "zilliz-cloud-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RKv8SXkDaOvT7RS1nwfoO7ZP8GbUdouO1cKQtzMb/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? Zilliz Cloud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

Zilliz Cloudユーザーが任せたい仕事のために。

AIを活用したデータ基盤の構築や運用を行う専門家向けに設計されています。

  • 01

    AIエンジニア

    自然言語を用いてベクトル検索を迅速にテストし、コレクションのスキーマを確認できます。

  • 02

    データサイエンティスト

    ボイラープレートコードを書くことなく、クラスターのヘルス状態やデータの分布を監視できます。

  • 03

    開発者

    ベクトルデータベースの管理と検索機能を、開発ワークフローに直接統合できます。

FAQ

Zilliz Cloudユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I connect this MCP to my Zilliz cluster?

    You need to provide your Zilliz Cluster Endpoint and your API Key during the setup process in Vinkius.

  • 02

    Which 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 manage cluster resources through my AI agent?

    Yes, you can use the load and release capabilities to manage how collections occupy cluster memory.

  • 04

    Does this MCP support metadata filtering?

    Yes, the query_entities capability allows you to find specific records using boolean expressions and metadata filters.

  • 05

    Is it possible to delete data using this MCP?

    Yes, you can use the delete_entities capability to remove specific records or the drop_collection capability to remove entire collections.

  • 06

    How do I find my Cluster Endpoint?

    You can find your Cluster Endpoint in the Zilliz Cloud Console under the 'Cluster Details' page. It typically looks like https://in01-xxxxxxxxxxxx.vectordb.zillizcloud.com.

  • 07

    Why do I need to 'load' a collection before searching?

    Zilliz requires collections to be loaded into memory to perform high-performance similarity searches. Use the load_collection capability to make your data available for search.

  • 08

    Can I filter my vector search using metadata?

    Yes, Zilliz supports hybrid search. You can use the query_entities capability for metadata-only filtering or include filtering expressions in your search_vectors JSON configuration.

『Zilliz Cloud』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続