An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Accident Investigation Prover a ChatGPT y Claude

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Analice fallas sistémicas y causas profundas, más allá del error del piloto.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 1 capacidad

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01

1 capacidad en este set.

Parte de 1 disponible a través de Accident Investigation Prover.

  1. 01

    Validar investigación de accidentes

    Antes de emitir cualquier conclusión, use esta herramienta. Correlacione evidencia de múltiples fuentes (FDR, CVR, registros de mantenimiento, análisis de restos) y construya una cadena causal siguiendo el formato NTSB. Clasifique los factores utilizando la taxonomía HFACS de 4 niveles para asegurar un análisis sistémico completo.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Engine Failure Analysis

Investigate an uncontained engine failure by tracing the root cause to cost-driven supplier selection and gaps in part traceability.

02

Controlled Flight Into Terrain (CFIT)

Analyze a terrain impact by identifying failures in crew qualification programs and inadequate crew pairing for high-risk airports.

03

Fatigue and Operational Error

Determine if an accident was caused by pilot fatigue or if the primary cause was regulatory gaps, such as insufficient audit frequency.

04

Systemic Safety Audit

Run a full audit on an operation to ensure all five axes—evidence, causal, human factors, organizational, and recommendations—are fully covered.

Automatiza una tarea

Pon Accident Investigation Prover a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Accident Investigation Prover funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Accident Investigation Prover a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 967ms. Rápida en producción.

Accident Investigation Prover se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1047ms
3 octHoy
Día más rápido
763ms
Día más lento
1047ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+17%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 1 capacidad llega lista para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Accident Investigation Prover, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Accident Investigation Prover. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Accident Investigation Prover Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_lW5eq02uyQWDJiNGsxX901icN7Fl8AQ8SwMOpToG/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  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 — Accident Investigation Prover capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "accident-investigation-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lW5eq02uyQWDJiNGsxX901icN7Fl8AQ8SwMOpToG/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Accident Investigation Prover con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Accident Investigation Prover delegan.

Este MCP Connector está diseñado para profesionales de la seguridad y la investigación en la industria de la aviación. Si su trabajo requiere determinar la causa raíz de un incidente o accidente, este Prover asegura que su análisis cumpla con los más altos estándares internacionales (ICAO/NTSB). Es esencial para ir más allá de las conclusiones superficiales.

  • 01

    Investigador de Accidentes

    Para aplicar metodologías rigurosas que correlacionen múltiples fuentes de datos (FDR, CVR, logs) y determinen la causa sistémica.

  • 02

    Gerente de Seguridad Operacional

    Para auditar los procesos internos de la compañía, identificando fallas en la capacitación, mantenimiento o gestión de recursos.

  • 03

    Autoridad Regulatoria Aeronáutica

    Para asegurar que las investigaciones cumplan con los estándares internacionales, evitando la asignación indebida de culpa o responsabilidad.

FAQ

Preguntas de quienes usan Accident Investigation Prover.

  • 01

    Does this MCP just tell me who was at fault?

    No. The MCP is designed to prevent assigning blame. It focuses on the systemic failure. It forces the analysis to look at organizational decisions, like scheduling pressure or training gaps, rather than just pilot error.

  • 02

    What kind of data does it need to run?

    It requires highly specific data sources, including FDR parameters, CVR transcripts with timestamps, ATC recordings, and detailed maintenance logs. Narrative descriptions alone are insufficient.

  • 03

    What is the difference between this and a standard AI prompt?

    A standard prompt accepts a single conclusion. This MCP forces the AI to use the NTSB/ICAO methodology, demanding a causal chain, four-level human factor classification, and evidence correlation across multiple sources.

  • 04

    Can it analyze non-aviation incidents?

    The MCP is built around aviation standards (ICAO Annex 13). Its capabilities and methodologies are specific to aviation safety and accident investigation.

  • 05

    What does 'HFACS' mean?

    HFACS stands for Human Factors Analysis and Classification System. The MCP uses it to classify every contributing factor into one of four levels: unsafe acts, preconditions, supervision, or organizational issues.

  • 06

    How does this prevent 'pilot error' as a root cause conclusion?

    The engine maintains a semantic trap list of blame-language signals: 'pilot error,' 'crew error,' 'human error,' 'judgment error,' 'failed to,' 'negligence.' If the LLM uses any of these in the HFACS taxonomy field, the classification is rejected. Instead, the LLM must classify each factor at the correct HFACS level: Level 1 (what the pilot did. skill error, decision error, perceptual error, or violation), Level 2 (what conditions enabled it. fatigue, CRM failure, environment), Level 3 (what supervision allowed it. scheduling, training gaps), Level 4 (what organizational decisions created it. budget cuts, staffing, regulatory gaps). 'Pilot error' is Level 1 only. the investigation must reach Level 4.

  • 07

    What evidence sources must be cross-referenced?

    Five mandatory sources: (1) Flight Data Recorder. minimum 88 parameters per ICAO Annex 6, with timestamps. (2) Cockpit Voice Recorder. last 2 hours of audio, transcribed with timestamps, correlated with FDR parameter changes. (3) ATC recordings. radar track, clearances, handoffs, weather advisories. (4) Maintenance logs. last A/B/C/D checks, MEL items, deferred defects, AD compliance, component life (TSN/TSO/CSN/CSO). (5) Wreckage analysis. impact signatures, fire patterns, fracture analysis (fatigue vs overload), metallurgical examination. The engine rejects speculative language like 'it appears that' or 'evidence suggests' when hard data from these sources exists.

  • 08

    Why does this require recommendations to be addressed to specific authorities?

    Because 'improve training' with no addressee has zero accountability. The NTSB model requires each recommendation to name the authority responsible for implementation. the FAA, the operator, the manufacturer, or an international body. Each recommendation must include: what specific action to take, measurable success criteria, a response deadline (typically 90 days), a verification mechanism (audit, inspection, data review), and a direct link to a specific investigation finding. This is how aviation achieved its extraordinary safety record. not through vague wishes, but through tracked, accountable, evidence-linked changes.

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