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Como auditar configurações de vetores com sua IA

Conecte sua IA ao Vertex AI Vector Search para inspecionar suas configurações de implantação. Após a conexão, seu agente pode extrair dados de configuração em tempo real do seu projeto no Google Cloud.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como posso auditar minha infraestrutura de vetores com IA?

Sua IA utiliza o MCP do Vertex AI Vector Search para extrair detalhes de índices, dimensionalidade e status de endpoints diretamente do seu projeto. Você obtém uma visão clara dos índices implantados e suas configurações sem precisar navegar manualmente pelo console.

Onde cada problema é identificado.

Resultados da auditoria

Sua IA categoriza os dados encontrados nestas áreas específicas.

CONFIG

Checagem de metadados

A IA extrai detalhes de dimensionalidade e configuração. Você verifica se seus índices atendem aos requisitos da sua arquitetura.

STATUS

Saúde dos endpoints

O agente identifica endpoints ativos e seu status de implantação, ajudando a encontrar rapidamente endpoints ociosos ou mal configurados.

DEPLOY

Mapeamento de implantação

A IA lista quais índices estão em quais endpoints, fornecendo um mapa claro da sua estrutura de busca vetorial ativa.

HUMAN

Intervenção manual

A IA aponta divergências entre o que foi planejado e o que está rodando. Você decide se precisa atualizar algo manualmente no console do Google Cloud.

O fluxo

O que sua IA faz ao receber o comando.

A IA percorre seu projeto no Google Cloud para coletar os dados de configuração que você solicitou.

  1. Localizar endpoints

    O agente encontra todos os endpoints de busca vetorial disponíveis no seu projeto para iniciar o processo.

    list_index_endpoints

  2. Identificar índices

    A IA varre seu projeto para localizar todos os índices vetoriais existentes.

    list_vector_indexes

  3. Inspecionar configurações

    O agente analisa um índice específico para extrair suas dimensões e metadados.

    get_index_details

  4. Verificar implantações

    A IA confirma quais índices estão realmente rodando nos seus endpoints.

    list_deployed_indexes

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para iniciar sua auditoria.

Pontos de partida

Substitua os nomes de projeto ou IDs de índice pelos seus identificadores reais do Google Cloud.

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"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Liste todos os meus endpoints de índice vetorial no meu projeto de produção.

  • Mostre a dimensionalidade e os metadados do índice 'user-embeddings-v1'.

  • Quais índices estão implantados no meu endpoint principal?

  • Verifique se algum dos meus índices vetoriais possui configurações divergentes.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o Vertex AI Vector Search uma vez e comece a perguntar.

Basta vincular suas credenciais do Google Cloud. Seu login permanece criptografado conosco e você pode começar a auditar sua infraestrutura imediatamente pelo seu cliente de IA preferido.

Conectar Vertex AI Vector Search à sua IA

FAQ

Como funciona esta tarefa

  • 01

    A IA pode alterar as configurações dos meus índices?

    Não. A IA apenas lê e reporta suas configurações atuais. Qualquer alteração deve ser feita manualmente no Google Cloud.

  • 02

    A IA pode excluir um índice se encontrar um erro?

    Não. Este MCP é apenas de leitura. Ele identifica problemas, mas não pode excluir ou modificar nada.

  • 03

    A IA tem acesso aos meus dados vetoriais reais?

    Não. A IA acessa apenas os metadados e as configurações dos índices, não os vetores de alta dimensão em si.

  • 04

    Como a IA sabe em qual projeto deve procurar?

    A IA utiliza o contexto do projeto fornecido pela sua sessão autenticada no Google Cloud.

  • 05

    Posso usar isso para verificar vários projetos do Google Cloud?

    Sim, desde que suas credenciais autenticadas tenham acesso a esses projetos.

  • Mais dúvidas sobre o Vertex AI Vector Search? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Connector do Vertex AI Vector Search pode fazer

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