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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Usa Agent Scoring Engine con tu IA.

Conecta tu cuenta una vez y deja que la IA que ya usas trabaje con ella, sin construir otra integración. Evalúe el rendimiento de sus agentes autónomos de forma precisa y reproducible.

Included with plan

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Set completo · 4 capacidades

El set completo de capacidades de Agent Scoring Engine.

Estas son las acciones exactas que tu IA puede elegir cuando le pides trabajar con Agent Scoring Engine.

Set de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 4 disponibles a través de Agent Scoring Engine.

  1. 01

    Ajustar pesos por correlación

    Ajusta los pesos de las métricas para mitigar la correlación entre ellas, asegurando una evaluación más justa.

  2. 02

    Calcular puntuaciones de agentes

    Calcula puntuaciones compuestas normalizadas y la volatilidad para un conjunto determinado de agentes.

  3. 03

    Identificar frontera de Pareto

    Determina el conjunto óptimo de agentes que representan los mejores compromisos entre múltiples métricas de rendimiento.

  4. 04

    Clasificar agentes

    Genera listas ordenadas de agentes basándose en los criterios de puntuación definidos por usted.

Observada, no estimada

Promedio de 846ms. Rápida en producción.

Agent Scoring Engine se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1124ms
20 agoHoy
Día más rápido
679ms
Día más lento
1124ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+10%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 4 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 Scoring Engine, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Agent Scoring Engine Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_pxy20XdHnsTrdCZB8wc0Ck1kM4p7yyqCZvVt0KgF/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 Scoring Engine capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "agent-scoring-ranking-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_pxy20XdHnsTrdCZB8wc0Ck1kM4p7yyqCZvVt0KgF/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

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Agent Scoring Engine delegan.

Este MCP Connector está diseñado para profesionales de datos y equipos de ingeniería de IA que necesitan medir y comparar el rendimiento de múltiples agentes autónomos. Si usted construye sistemas complejos que dependen de la IA, necesita una forma objetiva de saber qué agente es el mejor sin sesgos manuales.

  • 01

    Científico de Datos

    Necesita evaluar el rendimiento de modelos en múltiples dimensiones (latencia, costo, precisión) para reportes de negocio.

  • 02

    Ingeniero de ML

    Requiere herramientas para calcular puntuaciones compuestas estables y reproducibles para el despliegue de agentes.

  • 03

    Gerente de Producto de IA

    Utiliza la clasificación y la identificación de fronteras de Pareto para tomar decisiones de producto basadas en datos objetivos.

FAQ

Preguntas de quienes usan Agent Scoring Engine.

  • 01

    ¿Qué tipo de métricas puede evaluar el MCP Connector?

    Puede procesar diversas métricas de rendimiento como la precisión, la latencia, el costo por llamada y la disponibilidad. El sistema permite ponderar estas métricas para crear una puntuación compuesta única.

  • 02

    ¿Es útil para encontrar el mejor equilibrio entre métricas?

    Sí. La función 'Identificar frontera de Pareto' le ayuda a encontrar el conjunto óptimo de agentes que representan el mejor compromiso entre métricas que podrían estar en conflicto.

  • 03

    ¿Cómo asegura que la clasificación sea objetiva?

    El Connector proporciona un marco matemático que permite ajustar pesos y evitar sesgos de correlación, asegurando que la clasificación sea estadísticamente robusta y reproducible.

  • 04

    ¿Puedo usarlo para comparar diferentes versiones de un agente?

    Absolutamente. Puede ingresar los datos de diferentes versiones de sus agentes y utilizar las funciones de puntuación y clasificación para determinar cuál tiene el mejor rendimiento general.

  • 05

    ¿Qué es una puntuación compuesta?

    Es una métrica única que combina varias métricas de rendimiento (como precisión y latencia) en un solo valor ponderado. Esto simplifica la comparación de agentes con diferentes perfiles.

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