An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Causal-Graph Navigator 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. Elimina la confusión entre correlación y causalidad en tus modelos de IA.

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 Causal-Graph Navigator.

  1. 01

    Validar inferencia causal

    Una herramienta de reflexión estructurada que obliga al agente a mapear variables como nodos, definir relaciones con justificación mecánica y evitar errores de ciclos o correlaciones espurias.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Root Cause Analysis

Identify the actual trigger in a technical system failure instead of chasing symptoms.

02

Economic Modeling

Verify if a specific policy change drives a market outcome or if a third variable is responsible.

03

Product Impact Assessment

Determine if a new feature actually changed user behavior or if the change was coincidental.

04

Scientific Hypothesis Testing

Use the agent to build a logical DAG to test the validity of a proposed causal mechanism.

Automatiza una tarea

Pon Causal-Graph Navigator 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

Causal-Graph Navigator 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 Causal-Graph Navigator 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 856ms. Rápida en producción.

Causal-Graph Navigator se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1111ms
3 octHoy
Día más rápido
642ms
Día más lento
1111ms
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. 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 Causal-Graph Navigator, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Causal-Graph Navigator Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/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 — Causal-Graph Navigator capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "causal-graph-navigator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/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 Causal-Graph Navigator 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 Causal-Graph Navigator delegan.

Profesionales que trabajan con modelos de lenguaje avanzados y necesitan garantizar la precisión lógica en sistemas complejos.

  • 01

    Científicos de Datos

    Para validar que los modelos de IA no confundan correlaciones estadísticas con relaciones causales reales.

  • 02

    Ingenieros de ML

    Para depurar errores de razonamiento y evitar alucinaciones cíclicas en agentes autónomos.

  • 03

    Analistas de Sistemas

    Para realizar análisis de causa raíz utilizando estructuras de grafos dirigidos sin sesgos narrativos.

FAQ

Preguntas de quienes usan Causal-Graph Navigator.

  • 01

    What is statistical drift in AI reasoning?

    Statistical drift happens when an AI treats two things that frequently appear together as being causally linked, even when no direct relationship exists.

  • 02

    How does this MCP prevent circular reasoning?

    It uses Directed Acyclic Graph (DAG) principles to ensure that the agent cannot create invalid feedback loops where A causes B and B causes A without a temporal distinction.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, this MCP is compatible with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    What is a 'node' in this context?

    A node is a precisely defined variable, event, or entity. The capability rejects vague concepts in favor of specific, measurable conditions.

  • 05

    Does this capability automate the graph building?

    The capability provides the framework and constraints that force your agent to perform the graph building and validation itself.

  • 06

    Why do LLMs confuse correlation with causation?

    Transformers are trained to predict the next token based on statistical patterns. If two concepts appear together frequently, the model assumes a causal link, ignoring whether one actually influences the other. By forcing graph isolation, we break this associative heuristic.

  • 07

    What is a cycle error in a causal graph?

    A cycle error happens when entities are circular (e.g. A causes B and B causes A) without discrete temporal steps. In structural causal models, causal dependencies must form a Directed Acyclic Graph (DAG) to allow valid mathematical interventions.

  • 08

    How does it represent the causal graph?

    The capability maps nodes as distinct string arrays and edges as causal directional pairs (e.g., NodeA -> NodeB). The logic engine validates these relationships before letting the model derive the final path trace.

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