An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Vertex AI 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. Busca semântica de alta escala diretamente no seu chat ou IDE.

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 Vertex AI Vector Search.

  1. 01

    Listar índices implantados

    Lista todos os índices que estão implantados em um endpoint específico.

  2. 02

    Listar endpoints de índice

    Exibe todos os endpoints de índice configurados no seu projeto.

  3. 03

    Listar operações de vetor

    Mostra o histórico de operações de longa duração relacionadas aos seus índices vetoriais.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de Vertex AI Vector Search.

  1. 04

    Ver detalhes do índice

    Recupera metadados e as configurações detalhadas de um índice vetorial específico.

  2. 05

    Listar índices vetoriais

    Lista todos os índices vetoriais existentes no projeto do Google Cloud.

  3. 06

    Buscar vizinhos mais próximos

    Realiza uma busca de similaridade vetorial usando um ID de endpoint, ID de índice e um vetor de consulta em formato JSON.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

RAG Grounding

Your agent performs nearest neighbor lookups to pull relevant context for LLM responses.

02

Deployment Monitoring

You track the status of massive index builds while you continue writing code in your editor.

03

Infrastructure Audits

You verify the dimensionality and configuration of production indexes via simple text commands.

04

Vector Proximity Testing

You test how well specific vectors map to existing data by querying endpoints directly.

Automatize uma tarefa

Coloque Vertex AI 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

Vertex AI 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 Vertex AI 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 916ms. Rápida em produção.

Vertex AI Vector Search é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1114ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
668ms
Dia mais lento
1114ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+18%

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

Ele não autentica a sua conta com Vertex AI 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.

Vertex AI Vector Search Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/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 — Vertex AI Vector Search capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "vertex-ai-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/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 Vertex AI 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 Vertex AI Vector Search delega.

Ideal para profissionais que precisam integrar busca semântica de alta performance em fluxos de trabalho de IA e dados.

  • 01

    MLOps Cloud

    Para quem precisa monitorar o progresso de implantação de índices via chat enquanto escreve scripts em Python.

  • 02

    Cientistas de Dados RAG

    Para testar rapidamente arrays de floats em endpoints de produção via Cursor, validando a precisão da proximidade.

  • 03

    Arquitetos de Backend

    Para verificar configurações de infraestrutura, shards e contagem de nós de bancos de dados vetoriais críticos.

FAQ

Perguntas de quem usa Vertex AI Vector Search.

  • 01

    How do I use this MCP with my existing Google Cloud setup?

    You need to enable the Vertex AI API for your project and provide your Project ID, Location, and an OAuth2 Access Token to the MCP.

  • 02

    Can I use this to search through billions of embeddings?

    Yes, this MCP allows your agent to perform nearest neighbor lookups across massive, billion-scale embedding structures hosted on Vertex AI.

  • 03

    Do I still need to use the Google Cloud Console?

    While you can still use the console, this MCP lets you perform most index management, monitoring, and search tasks directly from your AI client.

  • 04

    What kind of clients can connect to this MCP?

    Any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code, can connect to this capability.

  • 05

    Can I monitor long-running index builds?

    Yes, you can use the capability to query the cloud queue and review the timelines for long-running vector operations.

  • 06

    How do I perform a nearest-neighbor similarity test via chat?

    Just write: Search my endpoint '1xxx' against index 'deployed_abc_1' looking for 3 nearest neighbors to the vector [0.015, -0.042, 0.111]. The queryIndexTool bridges to Vertex and returns the IDs and distances of your geometrical matches instantly.

  • 07

    Can I query a status for indices that take hours to build on GCP?

    Absolutely. Use the prompt: Check my google cloud vector operations. The listOperationsTool reveals all in-flight Cloud operations indicating completion percentages and precise timestamps, allowing you to sidestep the Google Console completely.

  • 08

    Where do I easily find the short-lived VERTEX_ACCESS_TOKEN?

    On your terminal with gcloud installed and logged in, simply type gcloud auth print-access-token. Copy the output stream starting with ya29... into your configurations and the integration is ready for connection.

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