An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI Ethics Prover 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. Obtenga análisis operativos que superan el mero cumplimiento superficial.

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 AI Ethics Prover.

  1. 01

    Validate AI ethics

    You must: (1) identify STAKEHOLDERS. name each affected group with demographics, impact type, severity, and vulnerability. "Society" and "users" are not stakeholders, (2) quantify HARMS. each harm has severity (1-5), probability (%), reversibility, and affected population size. "Potentially harmful" is not quantification, (3) audit BIASES. each protected attribute tested with a named metric (statistical parity, equalized odds, calibration), measured disparity, and mitigation plan. "We checked for bias" without methodology is not an audit, (4) demonstrate TRANSPARENCY. each stakeholder group gets explanation at their comprehension level with top decision factors and counterfactual "what-if" scenarios. "Algorithmic complexity" is not an excuse for opacity, (5) provide RECOURSE. structured challenge mechanism with response SLA, human reviewer, appeal process, and remediation for confirmed errors. "Contact support" is not recourse. If rejected, your ethics assessment has an analytical flaw. Forces operationally specific AI ethics analysis before deploying AI systems. Catches Unnamed Stakeholders ("society" instead of specific groups), Unquantified Harms ("potentially harmful" without severity/probability), Unaudited Biases ("we checked" without methodology), Opaque Transparency ("algorithmic complexity" as excuse), and Absent Recourse ("contact support" instead of structured challenge). Call once per AI system ethical assessment. This is analytical support, not ethical certification

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Financial Lending Models

Audit lending models to prove fairness. The MCP forces you to quantify the probability and severity of wrongful denial for different demographic groups.

02

Hiring and Screening AI

Validate HR capabilities by demonstrating transparency. You must provide plain-language explanations and counterfactual examples for rejection decisions.

03

Healthcare Diagnostics

Test diagnostic AI to ensure that harms are quantified and that the system includes a clear, human-reviewed appeal process for misdiagnoses.

04

Content Moderation Systems

Verify fairness by auditing biases across different protected attributes and ensuring the recourse mechanism is defined for content removal.

Automatiza una tarea

Pon AI Ethics 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

AI Ethics 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 AI Ethics 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 830ms. Rápida en producción.

AI Ethics Prover se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1057ms
3 octHoy
Día más rápido
661ms
Día más lento
1057ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+8%

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 AI Ethics Prover, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

AI Ethics Prover Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_7qJ0qxhBYTGcM0mD5Tm7UjlCl1VpFyO7pPzQ2B4P/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 Ethics Prover capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-ethics-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7qJ0qxhBYTGcM0mD5Tm7UjlCl1VpFyO7pPzQ2B4P/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 Ethics 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 AI Ethics Prover delegan.

Compliance officers, ML engineers, and product managers building regulated AI systems need this MCP. If your company needs to prove that an AI model is fair, transparent, and safe, this capability provides the necessary structure. It moves your ethics discussion from abstract principles to hard, auditable data points.

  • 01

    Compliance Officer

    Use it to validate that AI systems meet regulatory standards by checking for gaps in bias auditing and recourse mechanisms.

  • 02

    ML Engineer

    Use it to stress-test model documentation, ensuring that every ethical claim is backed by quantifiable metrics and methodology.

  • 03

    Product Manager

    Use it to define the ethical scope of a new feature, forcing consideration of all affected user groups and potential harms before development starts.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Ethics Prover.

  • 01

    What is 'ethics washing' in the context of AI?

    Ethics washing is when an AI system makes vague ethical claims, like saying 'we are fair' or 'we checked for bias,' without providing specific, measurable data. This MCP is designed to catch those unproven, superficial claims.

  • 02

    Does using this MCP certify that my AI is ethical?

    No. This MCP is analytical support. It forces structured thinking and identifies gaps in your ethical review. It provides a rigorous audit, but it does not replace a qualified ethics review board.

  • 03

    What specific data points must I provide for bias auditing?

    You must name the protected attribute, the detection metric (like statistical parity), the measured disparity, and the acceptable threshold. Simply saying 'we checked for bias' isn't enough.

  • 04

    What happens if the capability finds a failure?

    The capability returns a specific error code (e.g., HARMS_UNQUANTIFIED) and tells you exactly which of the five axes failed. It then specifies what data you need to add to pass the audit.

  • 05

    Is this capability useful for general AI development?

    It's essential for any AI system that makes decisions affecting people's lives, like lending, hiring, or healthcare. It forces you to treat ethics as an engineering requirement, not just a PR statement.

  • 06

    Does this capability make ethical decisions for me?

    No. It enforces analytical rigor. forcing you to name stakeholders, quantify harms, audit biases with methodology, demonstrate transparency, and define recourse mechanisms. It does not prescribe ethical conclusions. The ethics are yours. The structure is enforced by the capability.

  • 07

    What bias metrics does it support?

    Any metric. it is framework-agnostic. Statistical parity, equalized odds, disparate impact ratio, calibration. It does not compute bias. it validates that you named the metric, the protected attribute, the measured disparity, and the acceptable threshold. 'We checked for bias' without this structure is ethics washing.

  • 08

    What counts as a recourse mechanism?

    A structured process: (1) accessible challenge channel, (2) response SLA in business days, (3) human reviewer. not automated, (4) appeal process if the initial review denies the challenge, (5) remediation action if the challenge succeeds. 'Contact support' fails every axis.

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