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Verbinden Sie Nyc Cycling Bike Infrastructure 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. Planen Sie Ihre Fahrten mit präzisen Echtzeit-Informationen.

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.

How Vinkius works: one connection, every tool, in any AI
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.

Vollständiges Set · 8 Fähigkeiten

Das vollständige Fähigkeiten-Set von NYC Open Data.

Dies sind die genauen Aktionen, aus denen Ihre KI wählen kann, wenn Sie sie mit NYC Open Data arbeiten lassen.

Fähigkeiten-Set01 / 02

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 8, verfügbar über NYC Open Data.

  1. 01

    Verkehrsfluss nach Richtung

    Vergleichen Sie die Verkehrsströme in beide Richtungen, um beispielsweise die Pendlerströme auf Brücken nach Manhattan zu analysieren.

  2. 02

    Anzahl der Radwege zählen

    Ermitteln Sie schnell die Anzahl der Radwegsegmente, die einem bestimmten Filter entsprechen, wie etwa geschützte Fahrspuren.

  3. 03

    Fahrrad-Parkplätze auflisten

    Suchen Sie nach sicheren Fahrrad-Parkplätzen (Corrals) in bestimmten Stadtbezirken oder Straßen, ideal für längere Aufenthalte.

  4. 04

    Radwegsegmente auflisten

    Rufen Sie Details zu den ca. 29.700 Radwegsegmenten ab, inklusive Klassifizierung wie geschützt oder geteilt und der Zugehörigkeit zu Greenways.

Fähigkeiten-Set02 / 02

05-08

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 8, verfügbar über NYC Open Data.

  1. 05

    Verkehrsfluss suchen

    Suchen Sie nach Live-Sensordaten in 15-Minuten-Intervallen für Fahrräder, Fußgänger oder Roller an bestimmten Standorten.

  2. 06

    Fahrradparkplätze suchen

    Finden Sie die ca. 38.000 Parkmöglichkeiten in NYC, von einfachen Fahrradständern bis hin zu sicheren Community-Corrals.

  3. 07

    Wichtigste Greenways anzeigen

    Erhalten Sie eine Rangliste der bekanntesten Greenways in New York City basierend auf der Anzahl ihrer Segmente.

  4. 08

    Top-Sensoren finden

    Identifizieren Sie die am stärksten frequentierten Sensoren für Radfahrer, Fußgänger oder Roller innerhalb eines Zeitfensters.

Ein Connector, jede KI

NYC Open Data 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 NYC Open Data 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.

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. 8 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

NYC Open Data Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_3P46RSzw0PDTHAxf04vdii8m7mlX1Du1VtzGnGRA/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 — NYC Open Data capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "nyc-cycling-bike-infrastructure-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3P46RSzw0PDTHAxf04vdii8m7mlX1Du1VtzGnGRA/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? Wie Sie Claude Zugriff auf NYC Open Data geben

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

Für wen

Für die Arbeit, die NYC Open Data-Nutzer abgeben.

Dieser Connector richtet sich an Personen, die sich sicher und effizient durch das Straßennetz von New York City bewegen möchten.

  • 01

    Radfahrer

    Planung von Routen über geschützte Fahrspuren und Suche nach sicheren Abstellmöglichkeiten.

  • 02

    Stadtplaner

    Analyse von Verkehrsströmen und der Auslastung von Radwegen und Greenways.

  • 03

    Touristen

    Orientierung im Stadtgebiet und Finden von Infrastruktur für die Mobilität.

FAQ

Fragen von NYC Open Data-Nutzern.

  • 01

    Do I need an API key to use this NYC cycling data?

    No. Vinkius hosts the MCP, so you get keyless access to the data through your AI client.

  • 02

    How recent is the traffic sensor data?

    The sensor readings are live and include 15-minute interval counts collected up to today.

  • 03

    Can I find secure parking instead of just regular bike racks?

    Yes. You can specifically search for the 912 secure and community bike corrals using the list_bike_corrals capability.

  • 04

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    How do I search for a specific street?

    When asking your agent to search, ensure the street name matches the casing used in the results, as the data uses specific uppercase and mixed-case formats.

  • 06

    Do I need an API key?

    No. NYC Open Data serves all public datasets anonymously over its SODA API (data.cityofnewyork.us). This MCP defines no credentials and needs nothing configured.

  • 07

    Do the text filters ignore case or match partial values?

    No. The NYC data platform only supports exact-match filters, and each table stores its values differently: the bike-route table stores the boro as the numeric code 1-5 and the street in UPPERCASE ("1 AV". the capability auto-uppercases the street input); the bike-parking table stores the boro in title case ("Brooklyn", "Staten Island") and mixes street casings (e.g. "BROADWAY" and "Broadway". pass the street as it appears in a result row). Facility classifications are stored as "Protected", "Conventional", "Shared", "Signed Route", "Wide Parking Lane", "Sidewalk" or "Curbside", and the greenway names are a short set ("Manhattan Waterfront", "Jamaica Bay", "Brooklyn Waterfront", ...). Use list_bike_lanes or search_bike_parking with no filters to see the exact stored values before filtering.

  • 08

    What do the direction codes on bike routes mean?

    The route segments carry a short direction code: "L" for left-side/one-way, "R" for right-side/one-way and "2" for two-way operation. Use it to read which way a one-way street's bike lane flows.

  • 09

    How do sensor ids map to streets?

    top_bike_sensors returns numeric sensor ids. Call search_bike_flows with that sensor id: the flowname field carries the street context, e.g. "87th ST. and Columbus IN" or "Manhattan Bridge Display Bike Counter Cyclist IN". Only 15-minute interval readings are returned (hourly summary rows are excluded), and the counts are live, collected up to today.

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