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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 · 5機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-03
このセットには3機能あります。
Cohereで使える5機能の一部です。
- 01
利用可能なモデル一覧の取得
現在のプランで利用可能なすべてのCohereモデルをリストアップします。
- 02
チャット補完の実行
Cohereのチャットモデルを使用して、対話形式のテキスト応答を生成します。
- 03
ドキュメントの再ランク付け
クエリに対して意味的な関連性が高い順に、ドキュメントの順位を並べ替えます。
04-05
このセットには2機能あります。
Cohereで使える5機能の一部です。
- 04
テキストのトークン化
指定したモデルに合わせて、テキストをトークンIDに分割します。
- 05
テキストの埋め込み生成
Cohereのモデルを使用して、テキストから高密度ベクトル埋め込みを生成します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
RAG Optimization
Improve the quality of your agent's answers by reranking retrieved documents for better relevance.
Automated Labeling
Categorize large batches of text into specific labels using few-shot classification.
Search Engine Prototyping
Build and test semantic search capabilities using dense vector embeddings.
Token Management
Verify how much space your text will take up in a model's context window.
タスクを自動化
Cohere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
Cohere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868ms。本番環境で高速。
Cohere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
- 664ms
- 最遅日
- 970ms
- 14日間の傾向
- 安定+2%
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。5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 Cohere 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 Cohere 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。
Cohere 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_K2rlWzCd7or9FAq78qCN7N91Fzl9RZitKXOe4TMF/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 — Cohere capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"cohere-embed-rerank-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_K2rlWzCd7or9FAq78qCN7N91Fzl9RZitKXOe4TMF/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? CohereをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Cohereユーザーが任せたい仕事のために。
AI開発者からデータサイエンティストまで、高度な言語処理を必要とするプロフェッショナル向けです。
- 01
AI開発者
ボイラープレートコードを書くことなく、埋め込みや再ランク付けのロジックをテストおよびデバッグできます。
- 02
データサイエンティスト
セマンティックマッチングの精度や、テキスト分類の信頼性をリアルタイムで評価できます。
- 03
プロダクトチーム
エンタープライズ級のAIモデルを使用して、検索や情報取得機能のプロトタイプを迅速に構築できます。
FAQ
Cohereユーザーからのよくある質問。
- 01
What AI clients can I use with this MCP?
You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 02
Do I need my own Cohere API key?
Yes, you will need to provide your own Cohere API key, whether it is a Trial or Production key from your dashboard.
- 03
How does this help with RAG?
It allows your agent to generate embeddings for search and rerank documents to ensure the most relevant information is provided to the model.
- 04
Can I check if a specific model is available?
Yes, you can use the list_models capability to see which Cohere models are available on your specific plan.
- 05
Is this hosted by Vinkius?
Yes, Vinkius hosts and manages the MCP, so you don't have to worry about running the connection yourself.
- 06
Can my agent improve my RAG system's accuracy using Cohere?
Yes. The 'rerank_documents' capability is specifically designed for this. Provide a query and a list of documents, and Cohere will reorder them based on semantic relevance, ensuring the most accurate context is fed to your LLM.
- 07
How do I test text classification via the agent?
Use the 'classify_texts' capability. Provide your input strings and a few-shot JSON array of examples (text and label). The agent will return the predicted categories along with confidence scores from the Cohere engine.
- 08
What is the difference between Trial and Production keys?
Trial keys are free for development but have strict rate limits (approx. 1,000 calls per month). Production keys remove these limits but require a paid plan. Both types work seamlessly with this server.
さがす
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