AIでRedis Vectorの類似性検索を実行する方法

AIクライアントがsearch_vectorsツールを使用して、K近傍法（KNN）による検索を実行します。提供された埋め込みベクトルに基づき、Redisデータベース内から数学的に最も近いベクトルを特定し、即座に近傍データのリストを返します。

1. 01

   クエリの受信

   エージェントが、特定の概念やベクトルに類似したデータを検索するリクエストを受け取ります。

   search_vectors
2. 02

   KNNの実行

   AIが検索ツールを呼び出し、Redisインスタンスに対してK近傍法アルゴリズムを実行します。

   search_vectors
3. 03

   近傍データの取得

   ツールが最も近いベクトルを特定し、それに関連付けられたメタデータを抽出します。

   search_vectors
4. 04

   結果の提示

   エージェントが取得した近傍データを整理し、チャットインターフェース上に表示します。

   search_vectors

Redis Vector 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_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/mcpコピー

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 — Redis Vector capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "redis-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_zP1SqypHeKOFu0yRPw2yTUOrfnlmdOQBZrAWkuF4/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

リンクに沿ってRedisインスタンスを接続するだけで準備完了です。認証情報は暗号化されて保護されるため、お好みのAIクライアントからすぐに検索を開始できます。

• 01

  AIはRedis内に新しいベクトルを作成できますか？

  いいえ。このコネクターは、search_vectorsツールを使用して既存のベクトルを検索する機能のみを提供します。

• 02

  AIは既存の埋め込みデータを削除しますか？

  いいえ。AIはデータの削除や変更を行うことはできません。読み取り専用の類似性検索のみを実行します。

• 03

  近傍データは何件取得できますか？

  取得できる近傍の数は、プロンプトやリクエストで指定するKの値によって決まります。

• 04

  ベクトルではなく、テキストで検索することはできますか？

  このツールは埋め込みベクトルに基づいた検索を行います。ベクトルを直接提供するか、AIクライアントに埋め込みを生成させる必要があります。

• 05

  どの近傍が「最適」かはAIが判断しますか？

  AIは数学的な距離に基づいて最も近い近傍を見つけますが、その結果が特定のタスクにおいて有用かどうかは、ユーザーが判断する必要があります。

• Redis Vectorに関するその他の質問は？ Redis Vector Connectorの全機能を見る