Seré tu backend de IA con supabase postgresql, pgvector, servidor claude mcp, rls, devops


Acerca de este Servicio
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¿Estás creando una aplicación con IA usando Cursor, Lovable, Bolt.new o OpenAI pero te cuesta que tu base de datos funcione bien con tus modelos de IA?
Los modelos de lenguaje como Claude, GPT-5 y Perplexity son increíblemente potentes, pero solo son tan buenos como el contexto y los datos que les brindes. Configurar un backend de base de datos seguro y ultrarrápido que hable con agentes de IA requiere experiencia especializada en Postgres.
Como ingeniero de Supabase y backend de IA, conecto tus aplicaciones LLM con tu capa de datos, construyo arquitecturas de bases de datos seguras y conscientes del contexto, diseñadas específicamente para agentes autónomos y búsqueda semántica.
Lo que puedo hacer por tu proyecto:
- Búsqueda avanzada con vector: Implementar y optimizar pgvector para almacenar y consultar embeddings de texto/imagen de manera eficiente usando indexación HNSW.
- Configuración de Claude Code y MCP: Configurar el servidor Supabase (MCP) para que los agentes de IA puedan inspeccionar y razonar sobre tus esquemas de forma segura.
- Sandboxing de datos para IA: Crear entornos de datos de confianza cero usando seguridad avanzada a nivel de fila (RLS) para que los agentes de IA nunca filtren datos sensibles de los usuarios.
- Conectores del marco agentico: Para pipelines de LangChain, LlamaIndex o Vercel AI SDK.
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FAQ
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¿Qué es un servidor MCP y por qué mi aplicación de IA lo necesita?
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar abierto que permite a los modelos de IA (como Claude Code de Anthropic) interactuar de forma segura con fuentes de datos externas. Configurarlo en Supabase permite que tus agentes de IA lean de forma segura los esquemas de tu base de datos y consulten datos sin comprometer la seguridad.
¿Por qué usar pgvector de Supabase en lugar de bases de datos de vectores independientes como Pinecone?
pgvector mantiene tus datos relacionales tradicionales (usuarios, pedidos, perfiles) y tus embeddings de vectores en la misma base de datos. Esto elimina pipelines de sincronización complejos, reduce costos de infraestructura y te permite realizar uniones SQL relacionales potentes junto con búsqueda semántica.
¿Construiste tu aplicación usando Cursor, Lovable, Bolt.new o v0?
Aunque las herramientas de IA son fantásticas para generar código rápidamente, a menudo dejan enormes brechas de seguridad, ignoran RLS y fallan a escala. Como ingeniero dedicado de Supabase y Postgres, intervengo donde la IA deja de funcionar.

