An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Lancedb Serverless Vector Db ao ChatGPT e Claude

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Gerencie seu armazenamento e infraestrutura RAG por meio de conversas naturais.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 6 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 02

01-03

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de LanceDB.

  1. 01

    Obter esquema da tabela

    Recupera o esquema detalhado e os metadados de uma tabela específica do LanceDB.

  2. 02

    Listar tabelas

    Exibe todas as tabelas vetorizadas armazenadas no LanceDB.

  3. 03

    Criar nova tabela

    Provisiona uma nova tabela no LanceDB seguindo um esquema rigoroso.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de LanceDB.

  1. 04

    Excluir tabela

    Remove permanentemente uma tabela vetorial inteira do LanceDB.

  2. 05

    Inserir linhas

    Insere novos dados estruturados e vetores em uma tabela, atualizando o índice ANN em tempo real.

  3. 06

    Busca vetorial

    Executa buscas de similaridade vetorial utilizando o algoritmo KNN altamente otimizado.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

RAG Debugging

Check why a specific document isn't being retrieved by inspecting table schemas and search results.

02

Real-time Data Updates

Add new embeddings to your database and immediately use them in searches.

03

Schema Management

Provision new tables for multi-modal workloads using specific dimensional layouts.

04

Storage Cleanup

Remove old or unused vector tables to keep your serverless environment optimized.

Automatize uma tarefa

Coloque LanceDB para trabalhar em uma coisa.

Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.

Um connector, todas as IAs

LanceDB funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar LanceDB para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 922ms. Rápida em produção.

LanceDB é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1081ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
762ms
Dia mais lento
1081ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+6%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 6 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de LanceDB, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com LanceDB. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

LanceDB Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  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 — LanceDB capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "lancedb-serverless-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_85lSO635ajE8lXHCZKWQ7UC6VHfybBdy20nU97wm/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar LanceDB no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa LanceDB delega.

Desenvolvedores e arquitetos que precisam de controle ágil sobre dados vetoriais para aplicações de IA.

  • 01

    Desenvolvedores RAG

    Realizam buscas semânticas e verificam resultados de recuperação de documentos via chat, sem scripts manuais em Python.

  • 02

    Engenheiros de Dados

    Gerenciam tabelas vetoriais com esquemas Apache Arrow para alimentar aplicações de IA multimodais.

  • 03

    Arquitetos de IA

    Monitoram topologias vetoriais e auditam o uso de armazenamento em múltiplas instâncias serverless.

FAQ

Perguntas de quem usa LanceDB.

  • 01

    How do I connect my LanceDB account?

    You just need to provide your LanceDB API URL, API Key, and the specific Database Name when you subscribe to the MCP on Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    Does inserting data update the search index?

    Yes, when you use the insert_rows capability, the underlying ANN index updates in real-time.

  • 04

    Can I manage schemas through the AI?

    Yes, you can provision new tables with strict Apache Arrow schemas directly through your agent.

  • 05

    Is deleting a table reversible?

    No, the delete_table capability irreversibly removes the entire vector table.

  • 06

    Can I perform a semantic similarity search using my agent?

    Yes. Use the vector_search capability by providing the target Table name and a JSON array of floating-point numbers representing your query embedding. Your agent will return the k-nearest rows from LanceDB based on semantic similarity.

  • 07

    How do I create a new table with a specific Apache Arrow schema?

    The create_table capability allows your agent to initialize a new columnar vector table. You just need to provide the desired Table name and a valid Apache Arrow schema mapping in JSON format defining dimensions and scalar fields.

  • 08

    Can my agent insert new embeddings directly into a LanceDB table?

    Absolutely. Use the insert_rows capability to persist new data rows containing native embeddings and arbitrary JSON metadata. Your agent will handle the payload delivery, and LanceDB will automatically update its ANN index.

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