An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Retrieval Relevance Scorer 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. Eliminieren Sie Rauschen und Halluzinationen in Ihren KI-Antworten.

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 · 3 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-03

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 3, verfügbar über Retrieval Relevance Scorer.

  1. 01

    Abdeckungslücken analysieren

    Identifiziert genau die Begriffe aus einer Suchanfrage, die im bereitgestellten Dokumentensatz fehlen.

  2. 02

    Scoring-Konfiguration abrufen

    Ruft die aktuellen Parameter für das Scoring und die Gewichtungsverteilung ab.

  3. 03

    Dokumente bewerten

    Berechnet Relevanz-Scores für eine Sammlung von Dokumenten basierend auf einer einzelnen Suchanfrage.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

RAG Optimization

Filter out documents that have high vector similarity but low actual keyword relevance.

02

Debugging Retrieval

Find out why an agent is missing facts by checking for coverage gaps in the retrieved data.

03

Context Window Management

Ensure only the most important documents occupy the limited space in your AI client's prompt.

04

Quality Assurance

Use deterministic scores to audit the performance of a search engine or database.

Ein Connector, jede KI

Retrieval Relevance Scorer 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 Retrieval Relevance Scorer 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 870ms. Schnell in der Produktion.

Retrieval Relevance Scorer wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 936ms
14. Okt.Heute
Schnellster Tag
753ms
Langsamster Tag
936ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+24%

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 Retrieval Relevance Scorer zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

Retrieval Relevance Scorer Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Kx7cXouaqZrfTsnawEqwgyW4QrEjd9p5Y4I1xFB8/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 — Retrieval Relevance Scorer capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "retrieval-relevance-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Kx7cXouaqZrfTsnawEqwgyW4QrEjd9p5Y4I1xFB8/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? Retrieval Relevance Scorer in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Retrieval Relevance Scorer-Nutzer abgeben.

Dieser MCP richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Zuverlässigkeit von KI-gestützten Wissensdatenbanken maximieren wollen.

  • 01

    AI Engineers

    Entwickler, die RAG-Pipelines bauen und Halluzinationen durch präzises Filtern minimieren müssen.

  • 02

    Data Scientists

    Experten, die mathematische Metriken zur Bewertung der Informationsdichte und Relevanz nutzen.

  • 03

    LLM Ops

    Spezialisten für den Betrieb von Sprachmodellen, die die Qualität des Kontexts sicherstellen müssen.

FAQ

Fragen von Retrieval Relevance Scorer-Nutzern.

  • 01

    How does this MCP reduce hallucinations?

    It prevents the AI from seeing irrelevant or noisy text that might confuse its reasoning. By filtering documents using deterministic math, only high-signal context reaches the prompt.

  • 02

    What metrics does the scoring engine use?

    The engine uses Jaccard Similarity for keyword overlap, TF-IDF Cosine Similarity for term importance, and Query Term Coverage for information density.

  • 03

    Can I see how the scores are calculated?

    Yes, you can use the get_scoring_config capability to inspect the current weight distributions and operational parameters.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 05

    How do I find out if my documents are missing information?

    Use the analyze_coverage_gap capability to identify which specific terms from your query are not present in the document set.

  • 06

    How does the scoring work?

    The engine calculates a composite score by combining Jaccard similarity, TF-IDF cosine similarity, and query term coverage using configurable weights.

  • 07

    Can I customize the weights?

    Yes, you can pass a custom weights object to the score_documents capability to prioritize different metrics like keyword overlap or TF-IDF.

  • 08

    How do I diagnose why a document was filtered out?

    You can use the analyze_coverage_gap capability to identify which specific terms from your query are missing from the retrieved documents.

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