An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Qdrant 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. Integre buscas semânticas e gestão de dados ao seu agente de IA.

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 · 7 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Qdrant.

  1. 01

    Buscar pontos

    Recupera pontos específicos utilizando seus IDs.

  2. 02

    Listar coleções

    Exibe todas as coleções existentes na instância do Qdrant.

  3. 03

    Ver detalhes da coleção

    Obtém informações detalhadas sobre uma coleção específica.

  4. 04

    Realizar busca semântica

    Executa uma busca de vizinho mais próximo em uma coleção usando um vetor de floats fornecido em JSON.

Conjunto de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Qdrant.

  1. 05

    Navegar por pontos

    Retorna pontos com seus respectivos payloads, ideal para paginação de grandes conjuntos de dados.

  2. 06

    Contar pontos

    Verifica o número total de pontos armazenados em uma coleção.

  3. 07

    Excluir pontos

    Remove pontos específicos de uma coleção. Atenção: esta ação não pode ser desfeita.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

RAG Debugging

Check if your retrieval is pulling the correct payloads by running similarity searches through your agent.

02

Dataset Cleanup

Remove redundant or incorrect data points directly from your chat interface.

03

Index Monitoring

Quickly check the total point count and configuration of your collections.

04

Payload Inspection

Scroll through large datasets to verify that your embeddings and metadata are correctly stored.

Automatize uma tarefa

Coloque Qdrant 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

Qdrant 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 Qdrant 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 867ms. Rápida em produção.

Qdrant é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1106ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
757ms
Dia mais lento
1106ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+23%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 7 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 Qdrant, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Qdrant Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_q8RmctE5Ixu7FdouvzysiVBMHUlpWlDBAdtwVmus/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 — Qdrant capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "qdrant-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_q8RmctE5Ixu7FdouvzysiVBMHUlpWlDBAdtwVmus/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 Qdrant 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 Qdrant delega.

Desenvolvedores e cientistas de dados que precisam integrar bases vetoriais a fluxos de IA.

  • 01

    Engenheiros de IA e ML

    Consultam espaços de embeddings diretamente pelo console ao construir aplicações RAG.

  • 02

    Cientistas de Dados

    Inspecionam payloads e testam parâmetros de distância em índices reais sem precisar de Jupyter Notebooks.

  • 03

    Desenvolvedores Backend

    Gerenciam configurações de clusters vetoriais e limpam conjuntos de dados incorretos com eficiência.

FAQ

Perguntas de quem usa Qdrant.

  • 01

    Does this work with self-hosted Qdrant?

    Yes, this MCP connects to both Qdrant Cloud and self-hosted instances.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I perform similarity searches?

    Yes, you can perform nearest neighbor similarity searches by providing a JSON array of floats to the search capability.

  • 04

    Is deleting data permanent?

    Yes, the delete capability performs an irreversible action on the specified points.

  • 05

    How do I see my data payloads?

    You can use the scroll capability to paginate through points and view their associated payloads.

  • 06

    How do I find my Qdrant URL and API Key?

    For Qdrant Cloud: Go to the Qdrant Cloud Console, select your cluster to open the Cluster Detail Page. The endpoint will be displayed there (e.g., xyz.us-east4-0.gcp.cloud.qdrant.io), and you can generate Database API Keys underneath it (they start with eyJhb). For Self-hosted: Provide your custom URL and the static custom key you defined in your config.yaml.

  • 07

    Can my AI use this for a RAG architecture directly?

    Yes contextually, but practically your agent acts as the database debugger. It can formulate vector arrays to query search_points, retrieving identical payload structures. It's meant for the engineer building the RAG, helping you inspect distances and debug faulty retrieval mechanisms mid-code.

  • 08

    Does it support deleting vectors?

    Yes. If an embedding got corrupted or references dropped articles, use the delete capability. Pass the collection name and the list of specific IDs. Qdrant handles the mutation instantly and updates the index without rebuilding.

  • 09

    What if I have millions of points?

    Instead of overloading your chat context, instruct your agent to use the count capability to grasp the scale, and the scroll capability with a small limit constraint (e.g., 5-10 records at a time). This paginates large bodies cleanly when analyzing index health.

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