
Verbinden Sie Hallucination Detection Score 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 Verlässlichkeit Ihrer KI-Agenten durch präzise Faktenprüfung.
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 · 3 Fähigkeiten
Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.
01-03
3 Fähigkeiten in diesem Set.
Teil von 3, verfügbar über Hallucination Detection Score.
- 01
Aussagen auf Korrektheit prüfen
Bewerten Sie die Wahrheitsgehalte und den Konsens von KI-generierten Aussagen.
- 02
Konsens-Metriken berechnen
Vergleichen Sie spezifische Behauptungen mit den Ergebnissen anderer Agenten.
- 03
Faktenbehauptungen extrahieren
Isolieren Sie einzelne Tatsachenbehauptungen aus einem Textblock.
Echte Arbeit
Was Teams täglich ausführen
Automated Fact Checking
Run an audit on long-form AI reports to ensure every sentence is backed by data.
Multi-Agent Verification
Compare outputs from different agents to see if they reach the same conclusion.
Risk Management
Assign a risk level to AI outputs before they are presented to end users.
Data Integrity Audits
Isolate specific assertions in a dataset to verify their accuracy against a source of truth.
Ein Connector, jede KI
Hallucination Detection Score 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 Hallucination Detection Score 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 834ms. Schnell in der Produktion.
Hallucination Detection Score wird täglich gegen den Live-Service geprüft.
- Schnellster Tag
- 700ms
- Langsamster Tag
- 916ms
- 14-Tage-Trend
- Stabil-4%
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 Hallucination Detection Score zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.
Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Hallucination Detection Score. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.
Hallucination Detection Score Connector
Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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 — Hallucination Detection Score capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"hallucination-detection-score-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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? Hallucination Detection Score in Claude und anderen KI-Tools einrichten
Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑
Für wen
Für die Arbeit, die Hallucination Detection Score-Nutzer abgeben.
Dieser MCP richtet sich an Entwickler und Unternehmen, die KI-Systeme in kritischen Bereichen einsetzen. Er dient der Qualitätssicherung von Sprachmodellen.
- 01
KI-Entwickler
Optimierung der Modell-Zuverlässigkeit durch automatisierte Validierung.
- 02
Data Scientists
Messung der Genauigkeit und Fehlerquoten von KI-Agenten.
- 03
QA-Ingenieure
Automatisierte Prüfung von KI-Outputs gegen Wissensbasen.
FAQ
Fragen von Hallucination Detection Score-Nutzern.
- 01
How does this MCP calculate hallucination scores?
It uses a deterministic framework that compares agent outputs against a verified knowledge base and consensus from other agents.
- 02
Which AI clients can use this MCP?
You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Can I use this to check if multiple agents agree?
Yes, you can use the calculate_consensus_metrics capability to compare claims against peer outputs.
- 04
Does this work with any AI model?
This works with any AI client or agent that supports the Model Context Protocol.
- 05
How do I get a breakdown of individual facts?
Use the extract_fact_claims capability to isolate specific assertions from a larger text block.
- 06
How is the hallucination probability calculated?
The probability is a weighted metric: 50% for claims verified by the reference knowledge base, 30% for consensus with other agents, and 20% for claims with source attribution.
- 07
What is the difference between verified claims and consensus?
Verified claims are checked against a provided ground truth (knowledge base), while consensus (cross-agent agreement) measures how much the output aligns with other agents' responses on the same topic.
- 08
Can I use this to check specific assertions?
Yes, you can use the extract_fact_claims capability to break down a text block into individual, testable assertions for granular analysis.
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