AIでRAGの類似性検索をデバッグする方法｜Supabase Vector MCP

AIが最も近いベクトルを特定し、それに対応する行データを取得して実際のテキストを確認します。これにより、計算結果が正しいコンテキストを抽出できているかを検証できます。特定のドキュメントがなぜ表示されるのか、その理由が明確になります。

1. 01

   類似ベクトルの検索

   データベース内の埋め込みのうち、入力テキストに最も近いものをAIが計算します。

   match_vectors
2. 02

   一致する行の取得

   ベクトル検索によって関連性が高いと判断された特定の行をAIが抽出します。

   query_table_rows
3. 03

   コンテンツの詳細調査

   AIが特定の行を詳しく調べ、メタデータやテキストの内容を正確に確認します。

   get_table_row
4. 04

   結果の分析

   取得したテキストと元の質問を比較し、不一致がないかをAIが分析します。

   query_table_rows

Supabase 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_r2cwX4M1GouGmm6VnqY7CUQyTiHKovu2fp0L81jN/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 — Supabase Vector capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "supabase-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_r2cwX4M1GouGmm6VnqY7CUQyTiHKovu2fp0L81jN/mcp"
    }
  }
}

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

Supabaseの認証情報を入力するだけで準備完了です。接続は暗号化されており、お使いのAIクライアントですぐにデバッグを開始できます。

• 01

  AIはベクトル埋め込みを変更できますか？

  いいえ。AIができるのは既存データの読み取りとクエリのみです。埋め込みデータの変更や削除はできません。

• 02

  AIはSupabaseに新しいテーブルを作成できますか？

  いいえ。AIが使用できるのは、既存データの照合とクエリに特化したツールのみに制限されています。

• 03

  大規模なデータセットにはどのように対応しますか？

  AIはベクトル照合ツールを使用して、データを詳細に調査する前に、最も関連性の高い行へと絞り込みを行います。

• 04

  ベクトル計算を自分で行う必要がありますか？

  いいえ。AIクライアントが照合ツールを使用して、類似度の計算を自動的に処理します。

• 05

  AIは不適切な埋め込みを修正できますか？

  いいえ。AIはどの埋め込みが不適切かを特定することはできますが、実際の再インデックスやデータの更新はユーザー自身で行う必要があります。

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