An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte MongoDB Atlas Vector Search 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. Controle total de dados vetoriais e operacionais via chat.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

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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 MongoDB Atlas Vector Search.

  1. 01

    Busca vetorial

    Realiza buscas de similaridade vetorial de alta dimensão utilizando o comando $vectorSearch.

  2. 02

    Criar índice

    Cria índices de busca de embeddings padrão vinculados a dimensões específicas.

  3. 03

    Excluir documentos

    Remove documentos específicos baseados em filtros MQL processados.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de MongoDB Atlas Vector Search.

  1. 04

    Localizar documentos

    Encontra documentos padrão no MongoDB resolvendo filtros de consulta comuns.

  2. 05

    Inserir documento

    Insere um novo documento genérico em uma coleção de destino padrão.

  3. 06

    Listar coleções

    Lista todas as coleções de dados acessíveis dentro dos limites do Atlas.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Embedding Validation

Test how well your vectors retrieve relevant documents by running similarity searches through your agent.

02

Database Auditing

Check collection organization and schema boundaries across multiple Atlas environments.

03

Data Maintenance

Clean up or update records using MQL filters directly from your AI client.

04

Index Optimization

Create and adjust search indices to improve how your cluster handles similarity calculations.

Automatize uma tarefa

Coloque MongoDB Atlas Vector Search 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

MongoDB Atlas Vector Search 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 MongoDB Atlas Vector Search 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 910ms. Rápida em produção.

MongoDB Atlas Vector Search é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1215ms
8 de out.Hoje
Dia mais rápido
750ms
Dia mais lento
1215ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-12%

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 MongoDB Atlas Vector Search, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

MongoDB Atlas Vector Search Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_rMRfujNKzotBfoPOFvzesaIZTdVkigbmunZrRwce/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 — MongoDB Atlas Vector Search capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "mongodb-atlas-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_rMRfujNKzotBfoPOFvzesaIZTdVkigbmunZrRwce/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 MongoDB Atlas Vector Search 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 MongoDB Atlas Vector Search delega.

Desenvolvedores e especialistas em dados que precisam integrar busca semântica e gestão de bancos NoSQL diretamente em seus fluxos de IA.

  • 01

    Engenheiros de ML

    Testam a relevância vetorial e verificam dimensões de embeddings via chat, sem scripts manuais de SDK.

  • 02

    Desenvolvedores Backend

    Gerenciam dados operacionais e resultados de busca vetorial em um único fluxo de trabalho no terminal.

  • 03

    Arquitetos de Busca

    Auditam índices de busca e monitoram a organização de coleções em múltiplos ambientes Atlas com eficiência.

FAQ

Perguntas de quem usa MongoDB Atlas Vector Search.

  • 01

    What AI clients can I use with this MCP?

    You can connect this MCP to any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 02

    Do I need to write MQL manually?

    No. You can describe the data you want to find or change in plain language, and your agent will handle the MQL execution.

  • 03

    Can I manage my search indices?

    Yes. The MCP includes a capability to create and configure Atlas Search indices with custom dimensions.

  • 04

    Does this work with standard MongoDB documents?

    Yes. Beyond vector search, you can use standard MQL filters to find, insert, and delete documents.

  • 05

    Where is the data hosted?

    The data stays in your MongoDB Atlas cluster. Vinkius simply hosts the MCP that allows your agent to talk to your cluster.

  • 06

    Can I manage both vector search and standard data in the same conversation?

    Yes. MongoDB Atlas Vector Search is unified. You can use the search capability for similarity and the find or insert capabilities for standard operational data management using MQL, allowing you to bridge both worlds natively.

  • 07

    How do I create a new vector search index through the agent?

    Use the create_index capability by providing the database, collection, and required dimensions (matching your embedding model). Your agent will provision the index infrastructure on Atlas to enable high-speed vector retrieval.

  • 08

    Can my agent find specific documents using standard MongoDB query filters?

    Absolutely. Use the find capability with a JSON string representing your MQL filter (e.g. {"status":"active"}). Your agent will execute the Data API request and return the matching documents and their scalar properties securely.

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