An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Bm25 Context Relevance Scorer mit Ihrer KI

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. Erhöhen Sie die Präzision Ihrer KI-Antworten durch mathematische Relevanzbewertung.

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 BM25 Scorer.

  1. 01

    Dokumentenzusammensetzung analysieren

    Extrahiert statistische Kennzahlen aus einem Dokument.

  2. 02

    Term-Gewichte berechnen

    Berechnet das IDF-Gewicht für jeden Begriff innerhalb einer Suchanfrage.

  3. 03

    Relevanz-Score ermitteln

    Berechnet den BM25-Relevanzwert für ein bestimmtes Dokument.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

RAG Noise Reduction

Your agent scores retrieved chunks and only passes the highest-scoring documents to the LLM.

02

Corpus Auditing

You analyze the composition of a dataset to understand term distribution and frequency.

03

Search Engine Tuning

You use IDF weights to understand how specific terms behave across your entire document collection.

04

Cost Management

You prevent expensive model calls by using BM25 to discard low-relevance data early.

Ein Connector, jede KI

BM25 Scorer 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 BM25 Scorer 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 734ms. Schnell in der Produktion.

BM25 Scorer wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 927ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
567ms
Langsamster Tag
927ms
14-Tage-Trend
Verbessernd-32%

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 BM25 Scorer zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei BM25 Scorer. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

BM25 Scorer Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_13iaLV42ZXoIPJuXWoZJmsXXcpfHRxpcEFkqQcfP/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 — BM25 Scorer capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "bm25-context-relevance-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_13iaLV42ZXoIPJuXWoZJmsXXcpfHRxpcEFkqQcfP/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? BM25 Scorer in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die BM25 Scorer-Nutzer abgeben.

Dieser MCP richtet sich an Experten im Bereich der künstlichen Intelligenz und Datenverarbeitung, die die Effizienz von Suchsystemen steigern wollen.

  • 01

    AI Engineers

    Entwickler, die RAG-Pipelines optimieren und die Kosten für LLM-Aufrufe senken möchten.

  • 02

    Data Scientists

    Spezialisten, die mathematische Relevanzmetriken für Information-Retrieval-Systeme benötigen.

  • 03

    NLP Researchers

    Forscher, die statistische Analysen von Textdokumenten und Term-Gewichtungen durchführen.

FAQ

Fragen von BM25 Scorer-Nutzern.

  • 01

    How does this MCP differ from using an LLM for relevance?

    This MCP uses the BM25 algorithm to provide deterministic, mathematical scores. This is faster and cheaper than asking an LLM to evaluate relevance.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    What is the primary use for the compute_relevance_score capability?

    It calculates a specific BM25 score to tell your agent how relevant a document is to a specific query.

  • 04

    Can I use this to analyze my document datasets?

    Yes, you can use the analyze_document_composition capability to get token counts and frequency maps for any document.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start using the capabilities.

  • 06

    How does the scoring work?

    The engine uses the BM25 algorithm, calculating IDF based on corpus size and term prevalence, then applying length normalization and saturation constants.

  • 07

    Do I need an LLM to calculate scores?

    No, this capability provides deterministic mathematical results using the compute_relevance_score function without any LLM involvement.

  • 08

    What inputs are required for scoring?

    You must provide query tokens, document tokens, corpus size, term document counts, and average document length.

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