An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Cognita RAG Framework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。自然な対話を通じて、高度な知識ベースを自在に操る

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 · 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。

Cognitaで使える7機能の一部です。

  1. 01

    データの取り込み

    新しいリソースディレクトリを生成するための、高可用なJSONペイロードを準備します。

  2. 02

    RAGクエリの実行

    変換ベクトルにわたる正確なアクティブ配列を特定します。

  3. 03

    データソース一覧の取得

    アクティブなバケットを駆動するプロパティの構造的な抽出を行います。

  4. 04

    モデル一覧の確認

    特定の制約を緩和しながら、内部配列の詳細を検査します。

機能セット02 / 02

05-07

このセットには3機能あります。

Cognitaで使える7機能の一部です。

  1. 05

    チャンクの検索

    アクティブなプリセットをエクスポートする、明示的な構造ルールを列挙します。

  2. 06

    コレクション情報の取得

    明示的なペイロードIDを追跡する、クラウドログを取得します。

  3. 07

    コレクション一覧の表示

    Headless Cognita RAGの制限内にある、境界ルーティングスペースを特定します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

RAG Debugging

An engineer uses the agent to search specific chunks to see why a query returned the wrong context.

02

Knowledge Updates

A developer triggers a sync from a GitHub repo to update a technical documentation collection.

03

Pipeline Monitoring

A data scientist checks the model registry to ensure the correct embedding model is being used.

04

Data Auditing

A product manager verifies which external data sources are currently mapped to a specific RAG collection.

タスクを自動化

Cognita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

Cognita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。

Cognita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885ms。本番環境で高速。

Cognita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1293ms
10月3日今日
最速日
680ms
最遅日
1293ms
14日間の傾向
安定-3%

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 Cognita 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 Cognita 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。

Cognita 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_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/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 — Cognita capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "cognita-rag-framework-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/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？ Cognita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

Cognitaユーザーが任せたい仕事のために。

RAGシステムの構築と運用を効率化したいエンジニアやデータサイエンティストに最適です。

  • 01

    AIエンジニア

    Pythonスクリプトを書くことなく、RAGクエリやチャンクの取得ロジックのテストとデバッグを行えます。

  • 02

    データサイエンティスト

    取り込みパイプラインを監視し、コレクション間でのドキュメントチャンクの一貫性を検証できます。

  • 03

    プロダクトチーム

    プロトタイプ開発段階において、AIエージェントにどのような知識が提供されているかを迅速に監査できます。

  • 04

    DevOpsチーム

    Cognitaのモデルレジストリを監視し、すべてのLLMエンドポイントがアクティブで到達可能であることを確認できます。

FAQ

Cognitaユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What is the Cognita MCP used for?

    It allows you to manage modular RAG workflows, including data ingestion, collection management, and querying, through any MCP-compatible AI client.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can I trigger data syncs through my AI agent?

    Yes, you can use the ingest_data capability to force sync remote files from SQL, Cloud Storage, or APIs into your vector space.

  • 04

    How do I verify the data being used by my agent?

    You can use the search_chunks capability to pull raw document segments or list_collections to audit your RAG setups.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You only need to provide your Cognita credentials to connect.

  • 06

    Can my agent perform semantic RAG queries against my collections?

    Yes. The 'rag_query' capability allows you to ask questions in natural language. The agent queries your vector store via Cognita and uses an LLM to synthesize a final answer based explicitly on the retrieved context.

  • 07

    How can I trigger a data ingestion pipeline through the agent?

    Provide the collection name and the data source FQN (Fully Qualified Name). The 'ingest_data' capability will command the Cognita backend to start a sync, updating your RAG vector space with the latest remote documents.

  • 08

    Can I audit the raw document chunks before LLM generation?

    Absolutely. Use the 'search_chunks' capability to perform vector searches that return raw text segments and metadata without LLM synthesis. This is the perfect way to verify that your retrieval logic is pulling the correct data boundaries.

さがす

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