An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI App Architecture Complexity Scorer a tu IA

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. Optimiza tus sistemas de IA detectando riesgos y cuellos de botella estructurales.

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 · 4 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 4 disponibles a través de AI Architecture Scorer.

  1. 01

    Analizar el riesgo del modelo

    Identifica específicamente las vulnerabilidades causadas por la capa de modelos de IA. Esto es crucial para mantener la integridad de tus sistemas de IA.

  2. 02

    Evaluar eficiencia del flujo de datos

    Evalúa la sobrecarga y la complejidad de la lógica de movimiento de datos. Ayuda a encontrar cuellos de botella antes de que afecten la producción.

  3. 03

    Sugerir simplificación arquitectónica

    Genera consejos prácticos y accionables para reducir la puntuación general del sistema. Te guía hacia una arquitectura más ligera y eficiente.

  4. 04

    Calcular la puntuación de complejidad

    Proporciona la evaluación cuantitativa principal de la arquitectura de IA. Obtén una visión de alto nivel de la complejidad total del sistema.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

New System Integration

Before connecting a new model to an existing stack, run the complexity score to see how the addition impacts the overall risk profile.

02

Debugging Production Failures

When a system fails in production, use the risk analysis to determine if the failure was due to model dependency or data flow issues.

03

System Migration

Moving an old, undocumented system to a modern stack? Use the MCP to score the existing complexity and plan for necessary simplifications.

04

Resource Allocation

If you're debating whether to hire more engineers or invest in better infrastructure, the complexity score provides hard data for budgeting.

Un connector, todas las IAs

AI Architecture Scorer 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 AI Architecture Scorer 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 866ms. Rápida en producción.

AI Architecture Scorer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 969ms
3 octHoy
Día más rápido
693ms
Día más lento
969ms
Tendencia de 14 días
Estable0%

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 AI Architecture Scorer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

AI Architecture Scorer Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_5XqqwMQE9MRKz5VpdjAUthSM1q0vqF1fA18WBpxF/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 — AI Architecture Scorer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-app-architecture-complexity-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5XqqwMQE9MRKz5VpdjAUthSM1q0vqF1fA18WBpxF/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 AI Architecture Scorer 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 AI Architecture Scorer delegan.

Este MCP Connector está diseñado para arquitectos de software, ingenieros de ML y científicos de datos. Si trabajas con sistemas de IA complejos, necesitas una herramienta que mida objetivamente la salud estructural de tu aplicación. Te ayuda a pasar de un prototipo funcional a un sistema de producción robusto y escalable.

  • 01

    Arquitecto de Datos

    Para evaluar la eficiencia y la complejidad de los pipelines de datos que alimentan los modelos de IA.

  • 02

    Ingeniero de Machine Learning

    Para identificar dependencias de modelos y riesgos estructurales en arquitecturas multi-modelo.

  • 03

    CTO / Director de Tecnología

    Para obtener una visión de alto nivel de la complejidad y el riesgo general de la infraestructura de IA antes del despliegue.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Architecture Scorer.

  • 01

    Is this just a simple score, or does it tell me why the score is high?

    It's more than just a number. The MCP provides a quantitative score, but it also runs diagnostics to pinpoint the exact sources of complexity, like specific model dependencies or data bottlenecks.

  • 02

    Can I use this for non-AI systems, like standard database pipelines?

    While it focuses on AI architectures, its capabilities evaluate general concepts like data flow efficiency and structural complexity. You must provide the details of the system you want scored.

  • 03

    What is the difference between model risk and data flow efficiency?

    Model risk analyzes vulnerabilities within the AI model layer itself, focusing on how models call each other. Data flow efficiency assesses the overhead and complexity of moving and transforming the data between those models.

  • 04

    Does this MCP require me to host anything?

    No. Vinkius hosts and manages this MCP. You connect your agent to the catalog, and you get access to the full suite of capabilities immediately.

  • 05

    If the score is high, what do I do next?

    The MCP includes a capability that generates actionable advice. You can use this capability to get specific, technical suggestions on how to simplify the architecture and lower the overall complexity.

  • 06

    How is the complexity score calculated?

    The score is derived by aggregating weights from model dependencies, pipeline types, inference patterns, latency requirements, and scaling factors using the calculate_complexity_score capability.

  • 07

    Can I identify specific failure points in my model chain?

    Yes, by using the analyze_model_risk capability, you can identify primary failure points and specific vulnerabilities within your model dependency graph.

  • 08

    How can I reduce my architecture's complexity score?

    You can use the suggest_architectural_simplification capability, which provides actionable recommendations based on your current score and architecture details.

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