An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie DataRobot mit ChatGPT, Claude und Gemini

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 Ihren gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus per Chat.

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 · 6 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 02

01-03

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 6, verfügbar über DataRobot.

  1. 01

    Datensätze auflisten

    Zeigt eine Liste der verfügbaren Datensätze in Ihrem DataRobot-Workspace an.

  2. 02

    Modell abrufen

    Ruft detaillierte Informationen zu einem spezifischen Machine-Learning-Modell ab.

  3. 03

    Deployments auflisten

    Gibt eine Übersicht über alle aktiven Modell-Deployments aus.

Fähigkeiten-Set02 / 02

04-06

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 6, verfügbar über DataRobot.

  1. 04

    Projekt abrufen

    Ermöglicht den Zugriff auf spezifische Projektdaten und Konfigurationen.

  2. 05

    Modelle auflisten

    Erstellt eine Übersicht aller in Ihrem Account gespeicherten Modelle.

  3. 06

    Projekte auflisten

    Zeigt alle vorhandenen Projekte in Ihrem DataRobot-Workspace an.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Model Comparison

Compare validation scores of different models within a single project to pick the best candidate.

02

Deployment Audits

Check the health and cloud location of active production deployments.

03

Data Validation

Verify that the datasets used in training match your expected logical bounds.

04

Workspace Management

Quickly list and organize projects and models without manual navigation.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie DataRobot für eine Sache an die Arbeit.

Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.

Ein Connector, jede KI

DataRobot 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 DataRobot 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 840ms. Schnell in der Produktion.

DataRobot wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1054ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
684ms
Langsamster Tag
1054ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+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. 6 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

DataRobot Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_WX1YGmPzxHEF3itbazDacfMS9v73zZdwIlCWtf4z/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 — DataRobot capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "datarobot-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_WX1YGmPzxHEF3itbazDacfMS9v73zZdwIlCWtf4z/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? DataRobot in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die DataRobot-Nutzer abgeben.

Dieser Connector richtet sich an Experten, die Machine-Learning-Workflows effizienter gestalten wollen.

  • 01

    Data Scientists

    Überwachen die Modellleistung und vergleichen Trainingsmetriken direkt im Chat.

  • 02

    ML Engineers

    Auditieren Deployments und prüfen KI-Konfigurationen in Echtzeit per natürlicher Sprache.

  • 03

    Data Platform Teams

    Überwachen die Nutzung von Datensätzen und Modell-Metadaten unternehmensweit.

FAQ

Fragen von DataRobot-Nutzern.

  • 01

    How do I connect DataRobot to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your DataRobot API Key and Endpoint URL. Once connected, you can use it in any MCP-compatible client.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I check model performance through the chat?

    Yes, your agent can retrieve raw training metrics and specific model properties directly.

  • 04

    Where do I find my DataRobot API credentials?

    You can find your API Key and Endpoint URL in your DataRobot account under Profile and then API Keys.

  • 05

    Does this MCP support deployment management?

    Yes, you can list deployments and trace the configurations of nodes deployed into the cloud.

  • 06

    Can my agent list all models within a specific DataRobot project?

    Yes. Use the 'list_models' capability and provide the project ID. The agent will enumerate the explicit bounded layers and AI configurations stored directly in the DataRobot platform, allowing you to compare models through the chat.

  • 07

    How do I retrieve training metrics for a specific model via chat?

    Provide the project ID and model ID to the 'get_model' capability. Your agent will retrieve the discrete logical properties and natively export raw training metrics within your mapped ML structures accurately.

  • 08

    Can I monitor active cloud deployments through the agent?

    Absolutely. Use the 'list_deployments' capability. Your agent will intercept precise global configurations tracing executed DataRobot nodes deployed natively into scalable clouds, giving you real-time visibility into your production AI.

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