An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Catalyst-Effect-Model 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. Modellieren Sie den Einfluss von Katalysatoren auf chemische Prozesse.

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 · 4 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 4, verfügbar über Catalyst-Effect-Model.

  1. 01

    Reaktionsbeschleunigung berechnen

    Bestimmt, um wie viel schneller eine Reaktion abläuft, wenn ein Katalysator hinzugefügt wird.

  2. 02

    Temperatursensitivität vergleichen

    Analysiert, wie stark die katalysierte Reaktion im Vergleich zur ursprünglichen Reaktion auf Temperaturschwankungen reagiert.

  3. 03

    Energieprofile erstellen

    Liefert eine detaillierte Beschreibung der Energiezustände für den ursprünglichen und den katalysierten Reaktionsweg.

  4. 04

    Enzymsättigung modellieren

    Prognostiziert das Reaktionsverhalten, wenn der eingesetzte Katalysator ein biologisches Enzym ist.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Catalyst Efficiency Testing

Determine how much a specific catalyst speeds up a reaction by calculating the rate enhancement factor.

02

Enzyme Behavior Modeling

Predict how an enzyme will react to different substrate concentrations using saturation modeling.

03

Reaction Pathway Visualization

Get a clear description of energy states for both catalyzed and original pathways.

04

Thermal Stability Checks

Check how temperature changes will affect the sensitivity of your catalyzed reaction.

Ein Connector, jede KI

Catalyst-Effect-Model 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 Catalyst-Effect-Model 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 873ms. Schnell in der Produktion.

Catalyst-Effect-Model wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 986ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
759ms
Langsamster Tag
986ms
14-Tage-Trend
Verbessernd-8%

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. 4 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

Catalyst-Effect-Model Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_5vGhrAxjQGuhTmd4SXBAC93t9yhCGsUGa5qQ0riK/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 — Catalyst-Effect-Model capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "catalyst-effect-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5vGhrAxjQGuhTmd4SXBAC93t9yhCGsUGa5qQ0riK/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? Catalyst-Effect-Model in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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Für wen

Für die Arbeit, die Catalyst-Effect-Model-Nutzer abgeben.

Dieser MCP ist ideal für Fachleute aus der Chemie und Biologie, die kinetische Daten präzise simulieren müssen.

  • 01

    Chemiker

    Zur Berechnung von Reaktionsgeschwindigkeiten und zur Analyse von Katalysatoreffekten.

  • 02

    Biochemiker

    Zur Modellierung der Enzymkinetik und der Sättigungsprozesse.

  • 03

    Verfahrenstechniker

    Zur Untersuchung der thermischen Stabilität und der Energieprofile in chemischen Prozessen.

FAQ

Fragen von Catalyst-Effect-Model-Nutzern.

  • 01

    What can this MCP do for chemical modeling?

    It models how catalysts influence reaction rates, generates energy profiles, and predicts enzyme saturation.

  • 02

    Can I use this for biological enzymes?

    Yes, the model_enzyme_saturation capability is specifically designed to predict reaction behavior for biological enzymes.

  • 03

    How do I see the energy states of a reaction?

    You can use the generate_energy_profile capability to get a description of the energy states for both catalyzed and uncatalyzed pathways.

  • 04

    Does this MCP work with Claude or Cursor?

    Yes, it works with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 05

    Can I check temperature sensitivity?

    Yes, the compare_temperature_sensitivity capability evaluates how much more or less sensitive a catalyzed reaction is to temperature changes.

  • 06

    How do I calculate the speed increase from a catalyst?

    You can use the calculate_rate_enhancement capability by providing the uncatalyzed activation energy, the catalyzed activation energy, and the current temperature.

  • 07

    Can this model biological enzymes?

    Yes, the model_enzyme_saturation capability is specifically designed to predict reaction behavior for biological catalysts using Vmax and Km values.

  • 08

    Does it support temperature sensitivity analysis?

    Yes, use compare_temperature_sensitivity to evaluate how much the reaction rate fluctuates with temperature changes based on the activation energy.

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