An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Retention Time Predictor 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. Berechnen Sie Retentionszeiten und Selektivität direkt über KI-Agenten.

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 · 4 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 4, verfügbar über Retention Time Predictor.

  1. 01

    Säulenleistung vergleichen

    Prognostizieren Sie, wie der Wechsel zwischen verschiedenen Säulentypen das Retentionsverhalten einer Stoffgruppe beeinflusst.

  2. 02

    Retentionszeit vorhersagen

    Berechnen Sie die erwartete Retentionszeit für eine spezifische Verbindung unter definierten chromatographischen Bedingungen.

  3. 03

    Gradienteneffizienz analysieren

    Bewerten Sie, wie eine Änderung der Zusammensetzung der mobilen Phase (Gradient) das Elutionsprofil beeinflusst.

  4. 04

    Selektivität berechnen

    Bestimmen Sie, wie gut zwei verschiedene Verbindungen durch einen spezifischen chromatographischen Aufbau getrennt werden können.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Method Pre-screening

Predict elution times for new compounds to decide if a specific column is worth testing.

02

Column Selection

Compare how different column types affect the retention of a specific compound set.

03

Gradient Optimization

Model how changing acetonitrile percentages affects the elution profile of an analyte.

04

Separation Assessment

Calculate selectivity between two analytes to ensure they will separate on a chosen setup.

Ein Connector, jede KI

Retention Time Predictor 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 Retention Time Predictor 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 910ms. Schnell in der Produktion.

Retention Time Predictor wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 982ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
750ms
Langsamster Tag
982ms
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. 4 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

Retention Time Predictor Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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 — Retention Time Predictor capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "retention-time-predictor-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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? Retention Time Predictor in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Retention Time Predictor-Nutzer abgeben.

Analytical chemists and lab researchers use this MCP to accelerate method development through digital simulation.

  • 01

    Analytical Chemists

    They hand off molecular structures and column specs to the AI to predict elution behavior.

  • 02

    Method Development Scientists

    They use the capability to compare column performance and gradient efficiency before physical testing.

  • 03

    Computational Chemists

    They leverage QSRR modeling to correlate structure with chromatographic properties.

FAQ

Fragen von Retention Time Predictor-Nutzern.

  • 01

    What is the basis for these retention predictions?

    The predictions are based on Quantitative Structure-Retention Relationships (QSRR) using molecular structure, column properties, and mobile phase composition.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I use this to optimize my gradient elution?

    Yes, the analyze_gradient_efficiency capability allows you to model how changes in mobile phase composition impact elution profiles.

  • 04

    Does this MCP require me to host anything?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start working.

  • 05

    Can I compare different columns?

    Yes, the compare_column_performance capability predicts how switching column types changes retention behavior for your compounds.

  • 06

    What inputs are required for retention time prediction?

    You must provide the SMILES string of the compound, the column properties (stationary phase, length, particle size), the mobile phase details, and the operating temperature.

  • 07

    Can I compare different columns for my compounds?

    Yes, use the compare_column_performance capability to predict how switching between different column types will change the retention behavior for a set of compounds.

  • 08

    How does temperature affect the results?

    The model applies temperature as a scaling factor to the base retention time, accounting for the increased kinetic energy and decreased interaction strength at higher temperatures.

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