An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Vectorshift AI Workflow RAG Automation à sua IA

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 pipelines e bases de conhecimento por meio de conversas naturais.

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 · 29 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 08

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 01

    Listar bases de conhecimento

    Visualize a estrutura de bases de conhecimento do sistema. Liste todas as bases disponíveis.

  2. 02

    Listar chatbots

    Visualize a estrutura de chatbots do sistema. Liste todos os chatbots disponíveis.

  3. 03

    Execução em massa de pipeline

    O ID deve corresponder a uma definição de pipeline existente. Execute múltiplas instâncias de um pipeline em paralelo.

  4. 04

    Criar chatbot

    Forneça o payload de configuração necessário para o novo chatbot. Crie um novo chatbot.

Conjunto de capacidades02 / 08

05-08

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 05

    Criar base de conhecimento

    O payload deve conter todas as configurações obrigatórias. Crie uma nova base de conhecimento.

  2. 06

    Criar pipeline

    O payload deve conter todas as configurações obrigatórias. Crie um novo pipeline.

  3. 07

    Criar transformação

    Certifique-se de que o payload contenha código Python ou JavaScript válido. Crie uma nova transformação.

  4. 08

    Excluir chatbot

    Certifique-se de que o chatbot não esteja em uso antes de chamar esta ferramenta. Exclua um chatbot.

Conjunto de capacidades03 / 08

09-12

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 09

    Excluir documentos da base

    Informe o ID da base de conhecimento e os IDs dos documentos no payload. Exclua documentos específicos por ID.

  2. 10

    Excluir base de conhecimento

    Certifique-se de que o ID pertence a uma base de conhecimento existente. Exclua uma base de conhecimento.

  3. 11

    Excluir pipeline

    Certifique-se de que o ID pertence a um pipeline existente. Exclua um pipeline pelo ID.

  4. 12

    Excluir transformação

    O ID deve corresponder a uma transformação existente. Exclua uma transformação.

Conjunto de capacidades04 / 08

13-16

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 13

    Obter chatbot

    Use o parâmetro de ID ou de nome, mas não ambos. Busque um chatbot por ID ou nome.

  2. 14

    Obter base de conhecimento

    Forneça pelo menos um identificador. Busque uma base de conhecimento por ID ou nome.

  3. 15

    Obter pipeline

    Busque um pipeline por ID ou nome.

  4. 16

    Obter transformação

    Use o parâmetro de ID ou de nome, mas não ambos. Busque uma transformação por ID ou nome.

Conjunto de capacidades05 / 08

17-20

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 17

    Indexar base de conhecimento

    Adicione dados como arquivos ou URLs a uma base de conhecimento fornecendo o ID alvo e o payload.

  2. 18

    Listar documentos da base

    Informe o ID da base de conhecimento para pesquisa. Encontre documentos dentro de uma base.

  3. 19

    Listar pipelines

    Visualize a estrutura de pipelines do sistema. Liste todos os pipelines disponíveis.

  4. 20

    Listar transformações

    Liste todas as transformações disponíveis.

Conjunto de capacidades06 / 08

21-23

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 21

    Pausar pipeline

    O ID deve pertencer a uma execução de pipeline ativa. Pause uma instância de pipeline em execução.

  2. 22

    Consultar base de conhecimento

    Especifique o ID da base e as consultas de busca. Realize buscas semânticas em uma base de conhecimento.

  3. 23

    Retomar pipeline

    Os IDs devem pertencer a execuções de pipeline pausadas. Retome uma ou mais instâncias de pipelines.

Conjunto de capacidades07 / 08

24-26

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 24

    Executar chatbot

    Forneça um ID de conversa se precisar manter o estado. Envie uma mensagem para um chatbot e receba a resposta.

  2. 25

    Executar pipeline

    O ID deve corresponder a uma definição de pipeline existente. Execute um pipeline com entradas específicas.

  3. 26

    Executar transformação

    A transformação deve estar ativa para rodar com sucesso. Execute uma transformação com as entradas fornecidas.

Conjunto de capacidades08 / 08

27-29

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 29 disponíveis através de VectorShift.

  1. 27

    Encerrar chatbot

    Forneça o ID do chatbot para finalizar a sessão. Encerre uma sessão de chatbot ativa.

  2. 28

    Parar pipeline

    O ID deve pertencer a uma execução de pipeline ativa. Interrompa uma instância de pipeline em execução.

  3. 29

    Enviar arquivos para chatbot

    Especifique o ID do chatbot e o payload de upload. Envie arquivos para uma sessão de chatbot.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Automated Data Extraction

Trigger a pipeline to scrape a URL and transform the data using custom JavaScript.

02

Internal Knowledge Retrieval

Ask your agent to find specific policy details within a company wiki knowledge base.

03

Chatbot Deployment

Create and configure a new chatbot instance to handle specific user queries.

04

Workflow Monitoring

Pause or terminate long-running pipelines if the output doesn't meet requirements.

Automatize uma tarefa

Coloque VectorShift 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

VectorShift 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 VectorShift 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 994ms. Rápida em produção.

VectorShift é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1250ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
807ms
Dia mais lento
1250ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-6%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 29 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 VectorShift, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

VectorShift Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/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 — VectorShift capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "vectorshift-ai-workflow-rag-automation-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_EmQ0ykbVFnJJJOx8Wrsr9PBOJ4yiohOhm84Pa96G/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 VectorShift 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 VectorShift delega.

Desenvolvedores e equipes operacionais que precisam integrar fluxos de IA e RAG diretamente em seus ambientes de trabalho.

  • 01

    Desenvolvedores de IA

    Disparam e testam pipelines de RAG ou indexação de bases de conhecimento direto do ambiente de código.

  • 02

    Equipes de Operações

    Automatizam tarefas repetitivas de processamento de dados usando pipelines de IA pré-construídos.

  • 03

    Equipes de Produto

    Consultam bases de conhecimento internas para recuperar documentações técnicas ou de produtos via IA.

FAQ

Perguntas de quem usa VectorShift.

  • 01

    How do I connect my VectorShift account?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your VectorShift API Key. Once connected, your AI client can immediately start using the capabilities.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    Can I run custom code in my workflows?

    Yes, you can create and run custom transformations using Python or JavaScript as part of your pipelines.

  • 04

    Can I manage my existing VectorShift chatbots?

    Yes, you can list, get, create, and delete chatbots, as well as run or terminate active sessions.

  • 05

    Is it possible to search through my uploaded documents?

    Yes, you can use the query_knowledge_base capability to perform semantic searches on your indexed data.

  • 06

    How do I search for specific information within my VectorShift knowledge base?

    Use the query_knowledge_base capability with your Knowledge Base ID and the search query. The agent will perform a semantic search and return the most relevant data chunks.

  • 07

    Can I trigger a specific AI workflow with custom parameters?

    Yes! Use the run_pipeline capability. Provide the Pipeline ID and a JSON object mapping your input names to their respective values to start the execution.

  • 08

    Is it possible to add new documents to a knowledge base through the agent?

    Absolutely. Use the index_knowledge_base capability to add data (such as URLs or file content) to an existing knowledge base for real-time RAG updates.

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