An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Agent DAG Scheduler mit ChatGPT und Claude

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Verwalten Sie Multi-Agenten-Prozesse durch deterministische DAG-Engine.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 3 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-03

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 3, verfügbar über Agent DAG Scheduler.

  1. 01

    Workflow-Struktur analysieren

    Validiert die Integrität des bereitgestellten Aufgaben-Graphen und bestimmt die grundlegende Ausführungssequenz.

  2. 02

    Zeitdetails einer Aufgabe abrufen

    Liefert einen tiefen Einblick in die zeitlichen Einschränkungen einer spezifischen Aufgabe innerhalb eines bestimmten Zeitplans.

  3. 03

    Ausführungsplan simulieren

    Berechnet die tatsächliche Zeitplanung und die Ressourcennutzung des Workflows bei einer begrenzten Anzahl von Ausführungsslots.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Multi-stage content generation

An agent needs to write a draft, then an image model needs to generate visuals, and finally, a human review agent needs to edit. This MCP schedules that sequence and predicts the total time.

02

Financial compliance auditing

A workflow requires checking transaction logs, running fraud detection, and generating a final report. The MCP ensures the steps run in the correct order and calculates the necessary time window.

03

Scientific simulation pipeline

Running a series of computational models where the output of Model A feeds into Model B. This MCP determines the minimum wall-clock time required for the entire simulation.

04

Software deployment testing

Testing requires running unit tests, integration tests, and performance benchmarks. The MCP schedules these steps, accounting for limited testing hardware.

Ein Connector, jede KI

Agent DAG Scheduler funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um Agent DAG Scheduler arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 917ms. Schnell in der Produktion.

Agent DAG Scheduler wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1084ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
618ms
Langsamster Tag
1084ms
14-Tage-Trend
Stabil-2%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 3 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Agent DAG Scheduler zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Agent DAG Scheduler. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

Agent DAG Scheduler Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  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 — Agent DAG Scheduler capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "agent-dag-scheduler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? Agent DAG Scheduler in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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Für wen

Für die Arbeit, die Agent DAG Scheduler-Nutzer abgeben.

Dieser MCP Connector richtet sich an Entwickler und Datenarchitekten, die komplexe, mehrstufige Automatisierungsprozesse verwalten müssen. Wenn Sie Workflows steuern, deren Schritte voneinander abhängen, ist dieser Scheduler unerlässlich. Er sorgt dafür, dass Ihre KI-Agenten in der richtigen Reihenfolge und mit optimaler Ressourcennutzung arbeiten.

  • 01

    Data Engineer

    Zur Validierung und Optimierung von Datenpipelines, die auf komplexen Abhängigkeiten basieren.

  • 02

    AI Workflow Manager

    Zur Steuerung und Überwachung von Multi-Agenten-Systemen, um deterministische Ausführungsordnungen zu gewährleisten.

  • 03

    Software Architekt

    Zur Modellierung und Simulation der kritischen Pfade und der Gesamteffizienz von Systemkomponenten.

FAQ

Fragen von Agent DAG Scheduler-Nutzern.

  • 01

    What is a DAG and why do I need this MCP?

    A DAG is a Directed Acyclic Graph, which is just a fancy way of saying a workflow with steps that have a clear, non-repeating order. You need this MCP because it calculates the timing and order for those steps, preventing your agents from running out of sequence or getting stuck in a loop.

  • 02

    Does this MCP handle resource limitations?

    Yes. The simulate_execution_schedule capability lets you input a limited number of parallel slots. It then calculates the actual wall-clock time and efficiency based on those constraints, giving you a realistic timeline.

  • 03

    What if my workflow has a cycle?

    If your workflow has a cycle (meaning Agent A depends on Agent B, and Agent B depends on Agent A), the analyze_workflow_structure capability will detect it and tell you the exact path of the cycle, allowing you to fix the logic.

  • 04

    Can I find out how flexible a task's timing is?

    The get_task_timing_details capability gives you a deep dive into specific tasks. It reports metrics like slack time, which tells you how much wiggle room that task has within the overall schedule.

  • 05

    How does the scheduler handle parallel execution?

    The simulate_execution_schedule capability calculates how tasks are distributed across a specified number of parallel slots, accounting for both dependency constraints and resource availability.

  • 06

    Can this capability detect errors in my workflow structure?

    Yes, by using analyze_workflow_structure, the engine validates if the task graph is a valid DAG and will return the specific cycle path if a loop is detected.

  • 07

    What is the difference between critical path and wall-clock time?

    The critical path is the longest sequence of dependent tasks, representing the absolute minimum time needed. Wall-clock time is the actual elapsed time when limited parallel slots are applied.

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