AIで独自のナレッジベースを検索・活用する方法：Vectara MCPコネクター

Vectara MCPコネクターを使用すると、アップロードしたコーパスに対してセマンティック検索やRAGベースのチャットを実行できます。これにより、AIエージェントが特定のファイルに基づいた回答を行えるようになります。データに基づいた正確な回答が得られます。

1. 01

   データの特定

   質問の意味とファイルを照合し、アップロードされたコーパスの中から最も関連性の高い部分を見つけ出します。

   perform_semantic_search
2. 02

   回答の生成

   取得した情報を使用して、質問に対する自然な言語での回答を構築します。

   execute_rag_chat
3. 03

   検索の精緻化

   最初の検索結果が広すぎる場合、AIはより具体的な文脈を見つけるために再度検索を実行します。

   perform_semantic_search
4. 04

   文脈の維持

   会話の履歴を追跡することで、追加の質問に対しても同じドキュメントに基づいた回答を維持します。

   execute_rag_chat

Vectara 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_P55Xdk6UU5XMN3cdVPORquufduaGCfpEWSemsNQg/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 — Vectara capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "vectara-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_P55Xdk6UU5XMN3cdVPORquufduaGCfpEWSemsNQg/mcp"
    }
  }
}

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

Vectaraアカウントを連携するだけで準備完了です。ログイン情報は暗号化され、対応するあらゆるクライアントですぐにデータとのチャットを開始できます。

• 01

  AIは元のドキュメントを編集できますか？

  いいえ。AIはコネクターを通じて提供されたデータの読み取りと検索のみを行います。

• 02

  AIは他のユーザーのために、私のプライベートデータを学習しますか？

  いいえ。データはあなたのプライベートなVectaraインスタンス内に保持されます。

• 03

  ファイル内に答えが見つからない場合、どうなりますか？

  AIは情報が見つからない旨を回答します。ナレッジベースにデータがない場合、AIが回答を捏造することはありません。

• 04

  ClaudeやCursorで使用できますか？

  はい。MCPに対応しているクライアントであれば使用可能です。

• 05

  AIがファイルを自動的にアップロードすることはありませんか？

  はい、ありません。まずご自身でドキュメントをVectaraにアップロードする必要があります。AIはすでにコーパス内にあるデータにのみアクセスします。

• Vectaraについて他に質問がありますか？コネクターのページで詳細を確認できます。 Vectara MCPコネクターの全機能を見る