An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Anthropic (Alternative) 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. Potencia tus aplicaciones con las capacidades de conversación de Claude.

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 · 6 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 02

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de Anthropic.

  1. 01

    Obtener estado de mensajes por lotes

    Verifica el estado de un lote de peticiones (en progreso, éxito, fallido, etc.), incluyendo el conteo total y los resultados individuales. Usa el ID de lote devuelto por crear lote de mensajes.

  2. 02

    Listar modelos Anthropic disponibles

    Descubre todos los modelos Claude disponibles, sus IDs, fecha de creación y capacidades. Esencial para saber qué modelo usar con la herramienta enviar mensaje.

  3. 03

    Enviar mensaje a Claude

    Envía conversaciones a modelos Claude en formato JSON. Puedes configurar parámetros como tokens máximos, system prompt y temperatura. Devuelve la respuesta del asistente.

Set de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades en este set.

Parte de 6 disponibles a través de Anthropic.

  1. 04

    Cancelar petición de lote

    Detiene peticiones de lotes que se enviaron por error. Solo es posible cancelar lotes que aún no han sido completados, ayudándote a ahorrar costos.

  2. 05

    Contar tokens de mensajes

    Calcula el número total de tokens de entrada de un mensaje. Es útil para estimar costos de API y asegurar que el mensaje se ajuste a los límites de contexto.

  3. 06

    Crear lote de mensajes

    Envía múltiples peticiones independientes de forma económica. Es más rentable que enviar peticiones individuales cuando tienes muchos prompts que procesar. Devuelve un ID de lote para seguimiento.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Content Moderation Pipeline

Send thousands of user-submitted texts to Claude via batch processing to check for policy violations, saving time and API credits.

02

Data Extraction Testing

Use the send_message capability to test how different Claude models extract specific data points from varied document types.

03

API Cost Auditing

Before running a large prompt, use count_tokens to predict the exact token usage and associated cost.

04

Automated Reporting

Run a batch of prompts to summarize weekly reports from different departments, then check the status with get_batch_message.

Automatiza una tarea

Pon Anthropic 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

Anthropic 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 Anthropic 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 895ms. Rápida en producción.

Anthropic se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1087ms
3 octHoy
Día más rápido
651ms
Día más lento
1087ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-17%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 6 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 Anthropic, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Anthropic Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_olS3uDDLdOw9uiZoTqVqVIoK0UcivzobkVz8mrNA/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 — Anthropic capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "anthropic-alternative-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_olS3uDDLdOw9uiZoTqVqVIoK0UcivzobkVz8mrNA/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 Anthropic 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 Anthropic delegan.

Este Connector es ideal para profesionales que necesitan integrar la potencia de los modelos Claude en sus flujos de trabajo de IA. Permite gestionar peticiones complejas, desde el conteo de tokens hasta el procesamiento por lotes, sin escribir código HTTP.

  • 01

    Desarrolladores

    Envía mensajes a Claude, cuenta tokens y gestiona peticiones por lotes de forma sencilla, sin necesidad de escribir código HTTP.

  • 02

    Ingenieros de ML

    Descubre modelos disponibles, compara capacidades y procesa muchos prompts de manera eficiente mediante lotes de peticiones.

  • 03

    Equipos de Producto

    Revisa las salidas de los modelos, rastrea el uso de tokens y gestiona trabajos de procesamiento por lotes directamente a través de la conversación.

FAQ

Preguntas de quienes usan Anthropic.

  • 01

    Do I need to write any code to use this MCP?

    No. You connect your Anthropic account, and your AI client handles the API calls. You interact with the capabilities—like sending messages or counting tokens—using natural conversation, not code.

  • 02

    What is the difference between send_message and create_batch_message?

    Send_message is for single, immediate conversations. Create_batch_message is for running many independent prompts at once. Batching is much more cost-effective when you have a large volume of data.

  • 03

    Can I check if a batch job finished?

    Yes. After creating a batch, you use get_batch_message with the returned batch ID. This tells you the status, including total successes and errors.

  • 04

    Is this just a simple API key connector?

    It's more than that. It acts as an LLM orchestration layer. It lets your AI client manage the entire workflow, from model discovery to running complex, multi-step jobs.

  • 05

    What happens if I submit a batch job by mistake?

    You can use cancel_batch_message. Just provide the batch ID, and the MCP will request that the processing stops, helping you save costs.

  • 06

    How do I get an Anthropic API Key?

    Log in to the Anthropic Console, go to Account Settings > API Keys and click Create Key. Copy the key immediately. it starts with sk-ant- and won't be shown again. You can also create workspace-scoped keys to control spending by use case.

  • 07

    What models are available?

    Use the list_models capability to see all available Claude models. Current models include Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 and Claude Haiku variants, each with different capabilities, context windows and pricing. The model ID format is like claude-sonnet-4-20250514.

  • 08

    Can I send multi-turn conversations?

    Yes! Pass a messages array with alternating 'user' and 'assistant' roles. Each message has a 'role' and 'content' field. Claude will continue the conversation based on the full message history. Example: [{"role":"user","content":"Hello"},{"role":"assistant","content":"Hi!"},{"role":"user","content":"What's 2+2?"}].

  • 09

    How does batch processing work?

    Use create_batch_message with an array of independent message requests. Each request is processed asynchronously and costs 50% less than individual requests. Use get_batch_message to check progress and results. Batches are ideal when you have many unrelated prompts to process.

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