An astronaut overseeing a futuristic data hub
Baixar PDFVersão em Markdown

Conecte Marqo AI Vector Search Embeddings à sua IA

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 embeddings e índices vetoriais através 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 Marqo AI.

  1. 01

    Obter estatísticas do índice

    Recupera as configurações e métricas detalhadas de um índice específico.

  2. 02

    Criar novo índice

    Cria um novo índice vetorial com limites definidos e configurações de modelo personalizadas.

  3. 03

    Excluir documentos

    Remove documentos específicos do Marqo utilizando seus identificadores.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de Marqo AI.

  1. 04

    Adicionar documentos

    Insere novos registros JSON diretamente nos seus índices vetoriais.

  2. 05

    Listar índices

    Lista todos os índices vetoriais disponíveis para identificar as coleções antes de realizar buscas.

  3. 06

    Busca por tensor

    Realiza buscas semânticas densas usando linguagem natural através de consultas de tensor.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Rapid Prototyping

Test how different natural language queries perform against your existing vector indices.

02

Data Maintenance

Clean up your search index by removing outdated documents using specific IDs.

03

Index Monitoring

Check the stats and schema mappings of your indices to ensure they meet your application requirements.

04

Dynamic Content Updates

Feed new data into your search engine by sending JSON records through your AI client.

Automatize uma tarefa

Coloque Marqo AI 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

Marqo AI 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 Marqo AI 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 906ms. Rápida em produção.

Marqo AI é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1206ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
737ms
Dia mais lento
1206ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+13%

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 Marqo AI, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Marqo AI Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_yWwQAD75WfnpbXY72FMh8SBRNTeZWrryXTJG2Ifa/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 — Marqo AI capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "marqo-ai-vector-search-embeddings-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_yWwQAD75WfnpbXY72FMh8SBRNTeZWrryXTJG2Ifa/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 Marqo AI 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 Marqo AI delega.

Ideal para profissionais que precisam integrar capacidades de busca avançada em fluxos de trabalho de IA.

  • 01

    Arquitetos de Busca

    Testam a relevância semântica e verificam configurações de índices via chat, sem precisar de ferramentas manuais de API.

  • 02

    Engenheiros de Machine Learning

    Monitoram estatísticas de índices vetoriais e validam resultados de embeddings diretamente no workspace.

  • 03

    Desenvolvedores de Software

    Integram resultados de busca movidos a IA em aplicações e gerenciam o ciclo de vida de documentos em múltiplos ambientes Marqo.

FAQ

Perguntas de quem usa Marqo AI.

  • 01

    How do I connect my Marqo instance?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Marqo API URL and API Key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can I create new indices through my AI agent?

    Yes, you can use the create_index capability to set up new vector indices with custom model settings and dimension constraints.

  • 04

    Does the search require manual embedding?

    No, when you use the tensor_search capability, Marqo handles the embedding extraction automatically.

  • 05

    Can I see how many documents are in my index?

    Yes, you can use the get_index_stats capability to retrieve detailed configuration metrics, including document counts.

  • 06

    Does Marqo handle the vector embeddings for me through the agent?

    Yes. Marqo is an end-to-end engine. When you use the tensor_search capability, you provide natural language and Marqo handles the model inference and vector extraction under the hood, returning semantically relevant results immediately.

  • 07

    Can I add new data to a vector index through a conversation?

    Absolutely. Use the add_documents capability by providing a JSON array of your documents. Your agent will synchronize these records into the target index, and they will be searchable via semantic query instantly.

  • 08

    How do I check the stats of my vector index?

    The get_index_stats capability retrieves critical metrics for a specific index. Your agent will report the document count, memory usage, and configuration details, helping you monitor the health of your vector store.

Explore

Mais em AI Frontier

Sugestões

Conecte Marqo AI ao Claude, Cursor, ChatGPT e outros