An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Opensearch Vector ao ChatGPT, Claude e Gemini

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 banco de dados vetorial 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 OpenSearch.

  1. 01

    Obter mapeamento do índice

    Recupera as configurações e o mapeamento detalhado de um índice específico do OpenSearch.

  2. 02

    Inserir documento

    Realiza a inserção atômica e rápida de um documento vetorial diretamente no índice k-NN do OpenSearch.

  3. 03

    Listar índices

    Exibe todos os índices existentes no cluster OpenSearch.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de OpenSearch.

  1. 04

    Buscar por similaridade

    Executa buscas de vizinhos mais próximos (k-NN) usando vetores densos para encontrar documentos semanticamente similares.

  2. 05

    Excluir documento

    Remove um documento vetorial específico do OpenSearch através do seu ID.

  3. 06

    Criar novo índice

    Provisiona um novo índice k-NN nativo, otimizado para similaridade de cosseno e pronto para receber embeddings.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

RAG Pipeline Testing

Quickly verify if your retrieved context is accurate by running similarity searches through your agent.

02

Embedding Management

Add or remove specific document embeddings from your vector store as your data changes.

03

Index Monitoring

Check the status and document counts of your various vector indexes using simple text prompts.

04

Rapid Prototyping

Spin up new k-NN indexes with custom dimensions to test different embedding models.

Automatize uma tarefa

Coloque OpenSearch 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

OpenSearch 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 OpenSearch 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 916ms. Rápida em produção.

OpenSearch é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1525ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
751ms
Dia mais lento
1525ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+80%

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 OpenSearch, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

OpenSearch Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/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 — OpenSearch capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "opensearch-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_6R4dQ885yexHhsyH4M5e8fLiT1BjuMlzaUlJMumQ/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 OpenSearch 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 OpenSearch delega.

Desenvolvedores e engenheiros que precisam integrar busca semântica em fluxos de IA.

  • 01

    Engenheiros de ML

    Para testar consultas de similaridade em embeddings de produção sem precisar escrever comandos curl.

  • 02

    Desenvolvedores RAG

    Para indexar e recuperar documentos de contexto em pipelines de geração aumentada por recuperação.

  • 03

    Equipes de Dados

    Para monitorar a saúde dos índices e configurações de vetores via chat, em vez de dashboards complexos.

FAQ

Perguntas de quem usa OpenSearch.

  • 01

    What is this MCP used for?

    This MCP allows your AI client to perform k-NN vector searches, manage k-NN indexes, and handle document upserts within an OpenSearch cluster.

  • 02

    Which AI clients can I use with this?

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

  • 03

    Can I create indexes with specific dimensions?

    Yes, you can instruct your agent to create new k-NN indexes with configurable dimensions such as 384, 768, or 1536.

  • 04

    Does this work with existing OpenSearch clusters?

    Yes, you simply provide your existing host credentials to connect the MCP to your cluster.

  • 05

    How do I perform similarity searches?

    You can ask your agent to execute a k-NN search by providing the index name and a dense float vector.

  • 06

    What vector dimensions does it support?

    Any dimension supported by OpenSearch k-NN. Common values: 384 (MiniLM), 768 (BERT/all-mpnet), 1536 (OpenAI text-embedding-ada-002), 3072 (text-embedding-3-large). When creating an index, specify the exact dimension and the agent provisions the mapping automatically.

  • 07

    Can I delete an entire index or just individual documents?

    Currently, the agent supports deleting individual documents by ID from an index. Full index deletion is not exposed through this integration to prevent accidental data loss. If you need to drop an index, use the OpenSearch Dashboards or direct API calls.

  • 08

    Does this work with Amazon OpenSearch Service (managed)?

    Yes. Provide the Amazon OpenSearch Service endpoint as the host (e.g., https://search-xxx.us-east-1.es.amazonaws.com) along with the master username and password. The integration uses standard REST APIs that work identically on managed and self-hosted clusters.

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