An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Ragas 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. Steigern Sie die Qualität Ihrer KI-Modelle durch automatisierte Metriken.

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 · 7 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 02

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 7, verfügbar über Ragas.

  1. 01

    Experimente auflisten

    Zeigt alle Experimente an, die mit einem bestimmten Datensatz verknüpft sind.

  2. 02

    Experiment abrufen

    Liefert detaillierte Informationen zu einem spezifischen Experiment.

  3. 03

    Evaluierung durchführen

    Startet einen neuen Evaluierungslauf für einen Datensatz, um Metriken wie Faithfulness oder Answer Relevancy zu berechnen.

  4. 04

    Metriken auflisten

    Zeigt alle verfügbaren Metriken für die Evaluierung an.

Fähigkeiten-Set02 / 02

05-07

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 7, verfügbar über Ragas.

  1. 05

    Ergebnisse abrufen

    Ruft die Ergebnisse eines bereits abgeschlossenen Experiments ab.

  2. 06

    Datensätze auflisten

    Zeigt eine Übersicht aller verfügbaren Evaluierungs-Datensätze.

  3. 07

    Datensatz abrufen

    Ruft die Details eines spezifischen Evaluierungs-Datensatzes ab.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Iterative RAG Tuning

Compare how changing your retrieval settings affects faithfulness scores immediately.

02

Hallucination Monitoring

Run evaluations to ensure your agent stays grounded in the provided context.

03

Dataset Organization

Manage and list your evaluation datasets through your AI client.

04

Experiment Tracking

Keep a record of how different model versions perform on the same data.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Ragas 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

Ragas 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 Ragas 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 879ms. Schnell in der Produktion.

Ragas wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1115ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
698ms
Langsamster Tag
1115ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+43%

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. 7 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

Ragas Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/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 — Ragas capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "ragas-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/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? Ragas in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Ragas-Nutzer abgeben.

Dieser MCP richtet sich an Experten, die die Zuverlässigkeit von KI-Systemen sicherstellen müssen.

  • 01

    AI & ML Engineers

    Führen Pipeline-Evaluierungen durch, ohne ständig zwischen Dashboards wechseln oder Python-Skripte schreiben zu müssen.

  • 02

    QA-Spezialisten für LLMs

    Prüfen Datensätze und Benchmarks schnell, um Halluzinationsraten effektiv niedrig zu halten.

  • 03

    Data Scientists

    Vergleichen verschiedene RAG-Konfigurationen direkt miteinander anhand einheitlicher Metriken.

FAQ

Fragen von Ragas-Nutzern.

  • 01

    How do I use Ragas with my AI client?

    You connect the MCP by providing your Ragas Application URL and Application Token. Once connected, you can simply ask your agent to run evaluations or fetch metrics.

  • 02

    What metrics can this MCP provide?

    The MCP can access Ragas metrics such as faithfulness and answer relevancy to score your RAG pipelines.

  • 03

    Do I need to write Python code to run evaluations?

    No. This MCP allows your agent to trigger evaluations and manage datasets through natural language commands instead of manual scripting.

  • 04

    Can I manage my existing Ragas datasets?

    Yes. The MCP includes capabilities to list, get details for, and organize your existing datasets.

  • 05

    Can I compare different versions of my agent?

    Yes. You can use the capability to track and compare metrics across different experiments and agent versions.

  • 06

    How do I secure an App Token for Ragas?

    Log into your provided Ragas dashboard. In your project's settings or dedicated security section, you will find the ability to generate a new Application Token. Copy it immediately, as it may only appear once.

  • 07

    What format is required to upload a dataset?

    The capability uses common array formats through the MCP wrapper. When passing data, the AI maps arrays containing question, ground_truth and contexts natively matching Ragas base requirements.

  • 08

    Does the server evaluate prompts automatically during testing?

    Yes. When triggering evaluations, Ragas uses its own sophisticated metrics (like Faithfulness, Answer Relevance) running internally. The MCP server simply pipes these generated reports back to your chat.

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