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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Usa Classification Efficiency Model con tu IA.

Conecta tu cuenta una vez y deja que la IA que ya usas trabaje con ella, sin construir otra integración. Optimice la separación de partículas y el rendimiento de equipos industriales.

Included with plan

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

Set completo · 4 capacidades

El set completo de capacidades de Classification Efficiency Model.

Estas son las acciones exactas que tu IA puede elegir cuando le pides trabajar con Classification Efficiency Model.

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.

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.

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? link.label

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

    ¿Qué tipo de equipos puede modelar este MCP?

    El conector permite modelar el rendimiento y la eficiencia de hidrociclones y cribas para la separación de partículas.

  • 02

    ¿Cómo ayuda este MCP en la predicción de procesos?

    Permite pronosticar la distribución de tamaño de las corrientes de fondo y rebose, además de predecir el impacto de efectos como el fish hook en la recuperación.

  • 03

    ¿Qué métricas de separación se pueden obtener?

    Se pueden calcular índices de nitidez, fracciones de bypass y la eficiencia general del proceso de clasificación.

  • 04

    ¿Es útil para el análisis de partículas finas?

    Sí, cuenta con herramientas específicas para simular cómo ciertos efectos alteran la recuperación de partículas finas.

  • 05

    ¿Puede generar distribuciones de probabilidad?

    Sí, mediante la herramienta de análisis de curva de partición se generan distribuciones para la recuperación de partículas en diversos tamaños.

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