An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Typesense Vector Search 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. Controle total sobre suas coleções vetoriais via chat.

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 Typesense Vector Search.

  1. 01

    Buscar vetores

    Realiza uma busca de similaridade vetorial combinada com filtros de texto opcionais usando o nome da coleção e uma query de vetor.

  2. 02

    Listar coleções vetoriais

    Exibe todas as coleções existentes na sua instância do Typesense.

  3. 03

    Criar nova coleção

    Cria uma nova coleção de busca definindo o schema através de um objeto JSON.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de Typesense Vector Search.

  1. 04

    Excluir documento

    Remove permanentemente um documento de uma coleção através do seu ID. Esta ação não pode ser desfeita.

  2. 05

    Indexar documento

    Adiciona ou atualiza um documento em uma coleção de busca enviando os dados via JSON.

  3. 06

    Ver detalhes da coleção

    Recupera o schema e os metadados de uma coleção específica.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

RAG Data Ingestion

Hand a JSON object to your agent to quickly add new knowledge base documents to your vector index.

02

Rapid Prototyping

Ask your agent to spin up a new collection with a specific embedding dimension for a new project.

03

Database Auditing

Use the agent to check collection schemas and verify that field types match your application requirements.

04

Search Testing

Run vector similarity searches with specific text filters to test how relevant your results are.

Automatize uma tarefa

Coloque Typesense 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

Typesense 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 Typesense 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 938ms. Rápida em produção.

Typesense Vector Search é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1180ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
691ms
Dia mais lento
1180ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+14%

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

Ele não autentica a sua conta com Typesense 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.

Typesense Vector Search Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bmlNohSGzzJmxN6goNUndx2uYrEvS88xXUYpe92K/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 — Typesense Vector Search capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "typesense-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bmlNohSGzzJmxN6goNUndx2uYrEvS88xXUYpe92K/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 Typesense 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 Typesense Vector Search delega.

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

  • 01

    Construtores de aplicações de IA

    Para quem precisa que o agente crie coleções semânticas com lógica de float[] de forma nativa.

  • 02

    Engenheiros de Dados

    Para inserir documentos de referência RAG manualmente em coleções ativas via IA.

  • 03

    Desenvolvedores Backend

    Para realizar verificações de integridade e buscas semânticas com filtros de texto e scores de relevância.

FAQ

Perguntas de quem usa Typesense Vector Search.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Typesense instance?

    You just need to provide your active Typesense Host URL and an Admin API Key during the setup process in Vinkius.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I create new collections using my AI agent?

    Yes, you can instruct your agent to create new collections by providing the required JSON schema.

  • 04

    Is document deletion permanent?

    Yes, using the delete_document capability removes the document from the collection immediately and irreversibly.

  • 05

    Does this support semantic search?

    Yes, the search_vectors capability allows for vector similarity searches combined with text filtering.

  • 06

    Can the agent perform vector plus text-filtering search combined natively?

    Yes. Provide the agent with the collection name alongside the text payload and tell it the exact vector structure. It leverages internal filters querying natively and returns the nearest neighbors with exact accuracy scores.

  • 07

    How do I make the AI create a semantic collection ready for embeddings (OpenAI 1536 dims)?

    Ask the agent to use 'create_collection'. Provide standard JSON declaring the name, the field structure, and explicitly define the float[] field tracking the 1536 dims length. The cluster will spin the framework up instantly.

  • 08

    Can it delete problematic vectors holding bad geometry data manually?

    Absolutely. Supplying the explicit collection target and the item 'id' to the delete_document prompt securely wipes out all traces from the dataset. Use this sparingly as it can't be undone easily.

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