An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte R2R 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. Traga sua infraestrutura RAG para dentro do 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 R2R.

  1. 01

    Busca vetorial

    Realiza buscas por similaridade semântica em sua base de documentos para encontrar informações relevantes.

  2. 02

    Consulta RAG

    Executa consultas de Geração Aumentada de Recuperação para resumir informações baseadas em dados vetoriais.

  3. 03

    Listar documentos

    Exibe todos os documentos que foram ingeridos no sistema R2R.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de R2R.

  1. 04

    Obter detalhes do documento

    Recupera informações e metadados específicos de um documento selecionado.

  2. 05

    Verificar status

    Checa a saúde e a conectividade do MCP R2R para garantir que o sistema está operando corretamente.

  3. 06

    Listar coleções

    Mostra todas as coleções de documentos organizadas no sistema.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

RAG Debugging

Test how your agent retrieves specific information by running vector searches directly in your IDE.

02

Knowledge Auditing

Check your document collections and metadata to ensure your knowledge base is up to date.

03

Automated Summarization

Ask your agent to summarize large datasets by triggering RAG queries against your R2R engine.

04

System Health Checks

Quickly confirm your R2R deployment is online and responding to requests.

Automatize uma tarefa

Coloque R2R 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

R2R 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 R2R 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 850ms. Rápida em produção.

R2R é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1133ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
693ms
Dia mais lento
1133ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+28%

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 R2R, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com R2R. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

R2R Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/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 — R2R capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "r2r-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/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 R2R 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 R2R delega.

Ideal para profissionais que precisam integrar bases de dados vetoriais complexas diretamente em fluxos de agentes de IA.

  • 01

    Engenheiros de IA e ML

    Para consultar instâncias vetoriais localmente sem depender de scripts externos ou ferramentas como Postman.

  • 02

    Gestores de Dados

    Para verificar a ingestão de documentos e navegar por metadados diretamente pelo terminal.

  • 03

    Desenvolvedores Backend

    Para auditar respostas do motor e ajustar limites de recuperação semântica com facilidade.

FAQ

Perguntas de quem usa R2R.

  • 01

    What do I need to connect this MCP?

    You need your R2R Base URL and an Auth Key if your deployment requires authentication.

  • 02

    Which AI clients can I use with this?

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

  • 03

    How does the agent access my documents?

    The agent uses the search and rag_query capabilities to interact with your R2R vector database.

  • 04

    Can I see what documents are in my system?

    Yes, you can use the list_documents capability to see all ingested files or get_document to see specific details.

  • 05

    Is my data hosted by Vinkius?

    Vinkius hosts the MCP connection and manages the credentials, but the data remains in your R2R deployment.

  • 06

    What URL should I use for the R2R API URL?

    If you are running R2R locally via Docker, it's typically http://localhost:7272. If you are using SciPhi Cloud or have it deployed on your own infrastructure, provide the exact public or private endpoint.

  • 07

    Do I need an R2R API Key?

    It depends on your deployment. Open deployments for local testing may not require a key. Production deployments or SciPhi Cloud environments require you to provide the generated key.

  • 08

    What is the difference between RAG and Search?

    The search capability issues a standard vector similarity match—it returns relevant raw snippets from your database. The rag_query capability asks the R2R server to perform the search and compute an intelligent answer wrapping those snippets using an LLM.

  • 09

    Are document ingestions possible via chat?

    No. This integration is designed for observational toolsets (listing documents, inspecting states, querying the index). Heavy ingestions of PDFs or websites should be handled through scripts or the dashboard.

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