An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Agent DAG Scheduler a ChatGPT, Claude y Gemini

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. Asegura la ejecución óptima y el cálculo preciso de tiempos de tareas.

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 · 3 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 3 disponibles a través de Agent DAG Scheduler.

  1. 01

    Validar la estructura del flujo de trabajo

    Valida la integridad del grafo de tareas proporcionado y determina la secuencia fundamental de ejecución.

  2. 02

    Obtener detalles de tiempo de la tarea

    Proporciona un análisis profundo de las restricciones temporales de una tarea específica dentro de un calendario determinado.

  3. 03

    Simular el calendario de ejecución

    Calcula el tiempo real y la utilización de recursos del flujo de trabajo dados un número limitado de slots de ejecución.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Multi-stage content generation

An agent needs to write a draft, then an image model needs to generate visuals, and finally, a human review agent needs to edit. This MCP schedules that sequence and predicts the total time.

02

Financial compliance auditing

A workflow requires checking transaction logs, running fraud detection, and generating a final report. The MCP ensures the steps run in the correct order and calculates the necessary time window.

03

Scientific simulation pipeline

Running a series of computational models where the output of Model A feeds into Model B. This MCP determines the minimum wall-clock time required for the entire simulation.

04

Software deployment testing

Testing requires running unit tests, integration tests, and performance benchmarks. The MCP schedules these steps, accounting for limited testing hardware.

Un connector, todas las IAs

Agent DAG Scheduler 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 Agent DAG Scheduler 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 917ms. Rápida en producción.

Agent DAG Scheduler se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1084ms
3 octHoy
Día más rápido
618ms
Día más lento
1084ms
Tendencia de 14 días
Estable-2%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 3 capacidades llegan listas 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 Agent DAG Scheduler, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Agent DAG Scheduler Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/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 — Agent DAG Scheduler capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "agent-dag-scheduler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/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 Agent DAG Scheduler 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 Agent DAG Scheduler delegan.

Este MCP Connector está diseñado para profesionales que gestionan sistemas automatizados complejos. Si su trabajo implica coordinar múltiples agentes de IA o tareas interdependientes, esta herramienta le proporciona la visión determinística necesaria para garantizar que los flujos de trabajo se ejecuten de manera eficiente y en el orden correcto.

  • 01

    Ingeniero de Flujos de Trabajo

    Para modelar y optimizar la secuencia de tareas en sistemas de producción.

  • 02

    Científico de Datos

    Para analizar dependencias complejas y calcular la ruta crítica de modelos de IA.

  • 03

    Desarrollador de Agentes IA

    Para asegurar que los agentes trabajen en el orden lógico y con la gestión de recursos adecuada.

FAQ

Preguntas de quienes usan Agent DAG Scheduler.

  • 01

    What is a DAG and why do I need this MCP?

    A DAG is a Directed Acyclic Graph, which is just a fancy way of saying a workflow with steps that have a clear, non-repeating order. You need this MCP because it calculates the timing and order for those steps, preventing your agents from running out of sequence or getting stuck in a loop.

  • 02

    Does this MCP handle resource limitations?

    Yes. The simulate_execution_schedule capability lets you input a limited number of parallel slots. It then calculates the actual wall-clock time and efficiency based on those constraints, giving you a realistic timeline.

  • 03

    What if my workflow has a cycle?

    If your workflow has a cycle (meaning Agent A depends on Agent B, and Agent B depends on Agent A), the analyze_workflow_structure capability will detect it and tell you the exact path of the cycle, allowing you to fix the logic.

  • 04

    Can I find out how flexible a task's timing is?

    The get_task_timing_details capability gives you a deep dive into specific tasks. It reports metrics like slack time, which tells you how much wiggle room that task has within the overall schedule.

  • 05

    How does the scheduler handle parallel execution?

    The simulate_execution_schedule capability calculates how tasks are distributed across a specified number of parallel slots, accounting for both dependency constraints and resource availability.

  • 06

    Can this capability detect errors in my workflow structure?

    Yes, by using analyze_workflow_structure, the engine validates if the task graph is a valid DAG and will return the specific cycle path if a loop is detected.

  • 07

    What is the difference between critical path and wall-clock time?

    The critical path is the longest sequence of dependent tasks, representing the absolute minimum time needed. Wall-clock time is the actual elapsed time when limited parallel slots are applied.

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