An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Classification Efficiency Model a ChatGPT y Claude

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. Optimice la separación de partículas y el rendimiento de equipos industriales.

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 Classification Efficiency Model.

  1. 01

    Analizar curva de partición

    Genera la distribución de probabilidad para la recuperación de partículas en un rango de tamaños específico.

  2. 02

    Calcular métricas de separación

    Evalúa la calidad de la clasificación basándose en los datos de alimentación y de partición.

  3. 03

    Predecir rendimiento de equipos

    Pronostica la distribución de tamaño resultante en las corrientes de fondo y de rebose.

  4. 04

    Simular impacto de efecto fish hook

    Predice cómo el efecto fish hook alterará la recuperación estimada de las partículas finas.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Hydrocyclone Optimization

Predict how changes in feed will affect the underflow and overflow size distributions.

02

Screening Performance Analysis

Evaluate the efficiency of screen separation using partition curve data.

03

Fine Particle Recovery Modeling

Simulate the fish hook effect to see how it impacts the recovery of small particles.

04

Circuit Design Verification

Use predicted stream distributions to validate new classification equipment setups.

Un connector, todas las IAs

Classification Efficiency Model 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 Classification Efficiency Model 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 925ms. Rápida en producción.

Classification Efficiency Model se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1037ms
3 octHoy
Día más rápido
710ms
Día más lento
1037ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-7%

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 Classification Efficiency Model, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Classification Efficiency Model Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/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 — Classification Efficiency Model capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/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 Classification Efficiency Model 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 Classification Efficiency Model delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales de la minería y la metalurgia que requieren modelos matemáticos precisos para la gestión de procesos de separación.

  • 01

    Ingeniero de Procesos

    Para optimizar el rendimiento de hidrociclones y cribas mediante modelos predictivos.

  • 02

    Especialista en Metalurgia

    Para evaluar la eficiencia de la clasificación y la recuperación de partículas finas.

  • 03

    Analista de Datos de Minería

    Para generar distribuciones de probabilidad y métricas de separación basadas en datos de alimentación.

FAQ

Preguntas de quienes usan Classification Efficiency Model.

  • 01

    What equipment can this MCP model?

    This MCP is designed for modeling hydrocyclones and screens used in particle separation.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    What is the fish hook effect simulation?

    The simulate_fish_hook_impact capability predicts how this specific effect alters the recovery of fine particles in your model.

  • 04

    Does this MCP handle stream distributions?

    Yes, the predict_equipment_performance capability forecasts the size distribution for both underflow and overflow streams.

  • 05

    How do I get separation metrics?

    You can use the calculate_separation_metrics capability to evaluate quality based on your feed and partition data.

  • 06

    How can I model the separation quality of my hydrocyclone?

    You can use calculate_separation_metrics after generating a partition curve with analyze_partition_curve to determine sharpness and efficiency.

  • 07

    What is the fish hook effect in classification?

    The fish hook effect is a deviation in the partition curve where fine particles are recovered unexpectedly. You can simulate this using simulate_fish_hook_impact.

  • 08

    Can I predict the output of my equipment?

    Yes, use predict_equipment_performance to forecast the resulting size distribution of both underflow and overflow streams.

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