An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Classification Efficiency Model 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. Optimieren Sie die Effizienz Ihrer Partikeltrennung durch präzise mathematische Modelle.

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 Classification Efficiency Model.

  1. 01

    Trennkurve analysieren

    Erstellt die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Partikelrückgewinnung über einen gesamten Größenbereich.

  2. 02

    Trennmetriken berechnen

    Bewertet die Qualität der Klassifizierung basierend auf den Zufluss- und Trenndaten.

  3. 03

    Geräteleistung vorhersagen

    Prognostiziert die resultierende Größenverteilung der Unterlauf- und Überlaufströme.

  4. 04

    Fish-Hook-Effekt simulieren

    Berechnet, wie der Fish-Hook-Effekt die vorhergesagte Rückgewinnung von Feinpartikeln beeinflusst.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Hydrocyclone Optimization

Predict how changes in feed will affect the underflow and overflow size distributions.

02

Screening Performance Analysis

Evaluate the efficiency of screen separation using partition curve data.

03

Fine Particle Recovery Modeling

Simulate the fish hook effect to see how it impacts the recovery of small particles.

04

Circuit Design Verification

Use predicted stream distributions to validate new classification equipment setups.

Ein Connector, jede KI

Classification Efficiency 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 Classification Efficiency 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 925ms. Schnell in der Produktion.

Classification Efficiency Model wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1037ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
710ms
Langsamster Tag
1037ms
14-Tage-Trend
Verbessernd-7%

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 Classification Efficiency Model zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

Classification Efficiency Model Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/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 — Classification Efficiency Model capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/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? Classification Efficiency Model in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Classification Efficiency Model-Nutzer abgeben.

Dieser MCP richtet sich an Experten aus der Verfahrenstechnik und der Bergbauindustrie, die Prozesse zur Partikeltrennung digitalisieren möchten.

  • 01

    Verfahrensingenieure

    Nutzen die Modelle zur Optimierung von Hydrozyklonen und Siebanlagen.

  • 02

    Prozessplaner

    Verwenden die Vorhersagen zur Simulation von Materialströmen und zur Effizienzsteigerung.

  • 03

    Analysten in der Mineralverarbeitung

    Nutzen die mathematischen Werkzeuge zur Bewertung der Trennschärfe und Ausbeute.

FAQ

Fragen von Classification Efficiency Model-Nutzern.

  • 01

    What equipment can this MCP model?

    This MCP is designed for modeling hydrocyclones and screens used in particle separation.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    What is the fish hook effect simulation?

    The simulate_fish_hook_impact capability predicts how this specific effect alters the recovery of fine particles in your model.

  • 04

    Does this MCP handle stream distributions?

    Yes, the predict_equipment_performance capability forecasts the size distribution for both underflow and overflow streams.

  • 05

    How do I get separation metrics?

    You can use the calculate_separation_metrics capability to evaluate quality based on your feed and partition data.

  • 06

    How can I model the separation quality of my hydrocyclone?

    You can use calculate_separation_metrics after generating a partition curve with analyze_partition_curve to determine sharpness and efficiency.

  • 07

    What is the fish hook effect in classification?

    The fish hook effect is a deviation in the partition curve where fine particles are recovered unexpectedly. You can simulate this using simulate_fish_hook_impact.

  • 08

    Can I predict the output of my equipment?

    Yes, use predict_equipment_performance to forecast the resulting size distribution of both underflow and overflow streams.

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