An astronaut overseeing a futuristic data hub

Oracle Vector Db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。Oracle 23aiのベクトル機能をAIエージェントから直接操作しましょう

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。

Oracle Databaseで使える7機能の一部です。

  1. 01

    SQLクエリの実行

    ORDSを介してOracleランタイムに対して任意のSQLクエリを実行します。安定性を保つため、取得する行数は100行以内に制限することを推奨します。

  2. 02

    データベースバージョンの確認

    実行中のOracle DBの正確なランタイムバージョン情報を取得します。

  3. 03

    テーブル統計情報の取得

    テーブルのカーディナリティおよびオプティマイザの統計情報を取得します。

  4. 04

    テーブル定義の確認

    テーブルの列構成や、VECTOR型を含む詳細なデータ型を調査します。

機能セット02 / 02

05-07

このセットには3機能あります。

Oracle Databaseで使える7機能の一部です。

  1. 05

    テーブル一覧の表示

    現在のOracleスキーマ内でアクセス可能なすべてのテーブルをリストアップします。

  2. 06

    ベクトルインデックスの確認

    作成されている特殊なAIベクトル検索インデックス(HNSW、IVF)の一覧を表示します。

  3. 07

    ベクトル類似性検索

    Oracle 23aiのネイティブなVECTOR_DISTANCE機能を使用して、指定したベクトルに最も近いデータを検索します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

RAG Pipeline Testing

An engineer tests how specific embeddings perform against Oracle 23ai vector columns.

02

Database Auditing

A DBA checks for the presence of HNSW indexes and verifies table cardinality.

03

Data Analysis

A data analyst runs SQL queries to pull specific datasets for immediate AI processing.

04

Schema Discovery

A developer identifies which tables contain VECTOR data types for embedding storage.

タスクを自動化

Oracle Database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

Oracle Database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。

Oracle Database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900ms。本番環境で高速。

Oracle Database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1021ms
10月3日今日
最速日
731ms
最遅日
1021ms
14日間の傾向
遅延傾向+10%

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 Oracle Database 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 Oracle Database 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。

Oracle Database 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_Bs3fBgLmPqQPV1iPDfqOKsvG2g10fcqpkDZdhwp8/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 — Oracle Database capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "oracle-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Bs3fBgLmPqQPV1iPDfqOKsvG2g10fcqpkDZdhwp8/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? Oracle Database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

Oracle Databaseユーザーが任せたい仕事のために。

Oracleデータベースを活用するデータエンジニアやAI開発者向けに設計されています。

  • 01

    エンタープライズデータチーム

    SQL Developerなどのツールに切り替えることなく、本番環境のOracleデータベースに対してベクトル検索を実行できます。

  • 02

    MLエンジニア

    RAGパイプラインの開発中に、Oracle 23aiのネイティブなベクトルエンジンを用いた埋め込みクエリのテストが可能です。

  • 03

    DBA

    対話形式を通じて、ベクトルインデックス、テーブル統計、スキーマ構成を迅速に調査できます。

FAQ

Oracle Databaseユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Does this MCP support Oracle 23ai vector features?

    Yes, this MCP is specifically designed to use Oracle 23ai native vector capabilities like VECTOR_DISTANCE.

  • 02

    What kind of vector indexes can I see?

    You can list specialized AI vector search indexes, specifically HNSW and IVF, that are instantiated in your tables.

  • 03

    How do I run standard SQL queries?

    You can use the execute_sql_query capability to run arbitrary SQL against your Oracle runtime via ORDS.

  • 04

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, once connected via Vinkius, you can use this MCP with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 05

    What happens if my SQL query returns too much data?

    The execute_sql_query capability is designed to fetch only the first 100 rows to ensure stability and prevent payload issues.

  • 06

    Does it work with Oracle Autonomous Database?

    Yes. Oracle Autonomous Database on OCI has ORDS enabled by default. Use the ORDS URL from your ADB instance (e.g., https://xxxxx.adb.us-ashburn-1.oraclecloudapps.com/ords), your schema name (typically ADMIN), and the admin credentials. The VECTOR type is available on all 23ai-compatible instances.

  • 07

    Can I run arbitrary SQL. not just vector searches?

    Yes. The execute_sql_query capability accepts any valid Oracle SQL statement and returns results through ORDS. Add FETCH FIRST N ROWS ONLY to keep payloads manageable. This makes the agent useful for relational queries too, not just vector operations.

  • 08

    Which distance metrics are available for vector search?

    Oracle 23ai supports COSINE and EUCLIDEAN (L2) distance metrics natively via VECTOR_DISTANCE. Specify the metric when running a search. cosine is recommended for most text embedding use cases, while L2 works better for image or audio embeddings.

『Oracle Database』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続