
Verbinden Sie Gradient AI LLM API Finetuning 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. Skalierbare KI-Infrastruktur direkt in Ihren Agenten integrieren.
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.
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.

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.
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.
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 · 19 Fähigkeiten
Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.
01-04
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 19, verfügbar über Gradient AI.
- 01
Frage beantworten
Beantwortet eine Frage basierend auf einem bereitgestellten Quelldokument.
- 02
Modell finetunen
Trainiert ein Modell anhand der bereitgestellten Stichproben.
- 03
Modell abrufen
Ruft detaillierte Informationen zu einem spezifischen Modell ab.
- 04
Transkription abrufen
Liefert das Ergebnis eines durchgeführten Transkriptionsauftrags.
05-08
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 19, verfügbar über Gradient AI.
- 05
Embeddings auflisten
Zeigt verfügbare Modelle zur Generierung von Embeddings an.
- 06
Modelle auflisten
Listet alle verfügbaren Basismodelle und feinabgestimmten Instanzen auf.
- 07
RAG-Collections auflisten
Zeigt alle RAG-Sammlungen im aktuellen Workspace an.
- 08
Dokument zusammenfassen
Erstellt eine prägnante Zusammenfassung eines Dokuments.
09-12
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 19, verfügbar über Gradient AI.
- 09
Sentiment analysieren
Analysiert die Stimmung oder Tonalität eines Dokuments.
- 10
Modell-Completion generieren
Erzeugt eine Textvervollständigung basierend auf einem gegebenen Prompt.
- 11
Embeddings generieren
Erstellt Vektoreinbettungen für die bereitgestellten Eingaben.
- 12
Dokument personalisieren
Passt ein Dokument für eine spezifische Zielgruppe an.
13-16
4 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 19, verfügbar über Gradient AI.
- 13
Datei hochladen
Lädt eine Datei hoch, um sie für weitere Operationen zu nutzen.
- 14
PDF extrahieren
Extrahiert Text und Daten aus einer PDF-Datei.
- 15
Modell erstellen
Erstellt eine neue Instanz eines feinabgestimmten Modells.
- 16
RAG-Collection erstellen
Legt eine neue Sammlung für RAG-Operationen an.
17-19
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 19, verfügbar über Gradient AI.
- 17
Transkription starten
Startet einen neuen Auftrag zur Audio-Transkription.
- 18
Modell löschen
Entfernt ein feinabgestimmtes Modell aus dem System.
- 19
Entitäten extrahieren
Extrahiert strukturierte Daten aus einem Dokument gemäß einem Schema.
Echte Arbeit
Was Teams täglich ausführen
Custom Model Iteration
An engineer fine-tunes a model on niche data and immediately tests its completions.
Automated Data Extraction
A developer uploads a PDF and uses the agent to extract structured entities.
RAG Pipeline Setup
A data scientist creates a RAG collection and generates embeddings for a knowledge base.
Sentiment Monitoring
An analyst runs sentiment analysis on large batches of text documents.
Eine Aufgabe automatisieren
Bringen Sie Gradient AI 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
Gradient AI 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.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatBauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.
Sie brauchen keinen Client, um Gradient AI 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 1057ms. Schnell in der Produktion.
Gradient AI wird täglich gegen den Live-Service geprüft.
- Schnellster Tag
- 880ms
- Langsamster Tag
- 1267ms
- 14-Tage-Trend
- Verlangsamend+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. 19 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.
Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung
Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Gradient AI zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.
Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Gradient AI. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.
Gradient AI Connector
Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/mcpClaude Desktop
Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Gradient AI capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"gradient-ai-llm-api-finetuning-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/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? Gradient AI in Claude und anderen KI-Tools einrichten
Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑
Für wen
Für die Arbeit, die Gradient AI-Nutzer abgeben.
Dieser Connector richtet sich an Experten, die KI-Modelle tiefgreifend steuern und an spezifische Aufgaben anpassen müssen.
- 01
KI-Ingenieure
Schnelle Iteration von Finetuning-Experimenten und Tests von Modell-Completions.
- 02
Data Scientists
Generierung von Embeddings und Durchführung von NLP-Analysen ohne komplexe lokale Setups.
- 03
Entwickler
Nahtlose Integration fortgeschrittener LLM-Funktionen in eigene Anwendungen.
FAQ
Fragen von Gradient AI-Nutzern.
- 01
How do I connect this MCP to my AI client?
You subscribe to the MCP on Vinkius and connect your client once. After that, the capabilities are ready to use in Claude, Cursor, or Windsurf.
- 02
What credentials do I need?
You will need your Gradient API Key and your Workspace ID to authenticate the connection.
- 03
Can I use my own fine-tuned models?
Yes, you can list, create, and manage your custom fine-tuned model instances through the MCP.
- 04
Does this support RAG?
Yes, you can create RAG collections and generate embeddings for retrieval tasks.
- 05
Can I process PDF files?
Yes, the MCP includes capabilities to upload files and extract text or data from PDFs.
- 06
How can I start training a custom model with my own data?
You can use the fine_tune_model capability. Simply provide the model ID and an array of training samples. The agent will handle the submission to Gradient's training infrastructure.
- 07
Can I use RAG (Retrieval Augmented Generation) with this server?
Yes! The complete_model capability includes an optional rag parameter, allowing you to provide context or collection IDs to ground the model's responses in specific data.
- 08
How do I generate vector embeddings for my documents?
Use the generate_embeddings capability by specifying a model slug (like 'bge-large') and a list of text inputs. It will return the high-dimensional vectors for your text.
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