Claude y otras IA

Cómo conectar Classification Efficiency Model con Claude y otras IA

Configurado en segundos, una sola vez. A partir de ahí, Classification Efficiency Model responde en Claude, en ChatGPT, en Gemini — en cada IA que uses: el mismo enlace, la misma gobernanza, nada que reconstruir.

Pregunta a la IA sobre esta guía

Paso a paso, para cada cliente

Conectar Classification Efficiency Model en cada cliente

El mismo enlace hospedado funciona en cada cliente de abajo. Elige el que usas — cada configuración toma segundos — y empieza un chat nuevo.

Claude

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

Conectando Classification Efficiency Model a Claude

Cerca de un minuto, en los ajustes de tu Claude

  1. 1En Claude, abre Customize y elige Connectors (claude.ai o la app de escritorio).
  2. 2Pulsa +, elige Add custom connector y pega tu enlace de Classification Efficiency Model como la URL del servidor MCP remoto.
  3. 3Pulsa Add y empieza una conversación nueva. Pide algo real: Classification Efficiency Model ya forma parte de tu Claude.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

ChatGPT

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

Conectando Classification Efficiency Model a ChatGPT

Cerca de un minuto, en los ajustes de tu ChatGPT

  1. 1En ChatGPT, abre Settings, elige Apps & Connectors y activa el modo Developer en Advanced settings.
  2. 2Pulsa Create, ponle nombre y pega tu enlace de Classification Efficiency Model como la URL del servidor MCP. Elige No authentication y marca “I trust this application”.
  3. 3Créalo, empieza un chat nuevo y activa el connector desde el menú +. Pide algo real: Classification Efficiency Model ya forma parte de tu ChatGPT.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Gemini

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Gemini

Cerca de un minuto, en tu terminal

  1. 1Abre el Gemini CLI en tu terminal.
  2. 2Ejecuta: gemini mcp add --transport http Classification Efficiency Model <tu enlace>. Tu enlace de Classification Efficiency Model de arriba es la URL HTTP.
  3. 3Ejecuta /mcp y confirma que el estado muestra CONNECTED. Classification Efficiency Model ya forma parte de tu Gemini.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Perplexity

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Perplexity

Unos minutos, en la app de Perplexity para Mac

  1. 1En la app de Perplexity para Mac, abre Account, elige Connectors y pulsa Add Connector.
  2. 2En la pestaña Simple, elige MCP Connector, ponle nombre y añade el comando puente con tu enlace de Classification Efficiency Model: npx mcp-remote <tu enlace>. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Pulsa Save y comprueba que muestra Running, luego activa el connector en Sources en la página principal. Classification Efficiency Model ya forma parte de tu Perplexity.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Grok

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Grok

Cerca de un minuto, en grok.com/connectors

  1. 1En Grok, abre grok.com/connectors y pulsa New Connector.
  2. 2Elige Custom, ponle nombre y pega tu enlace de Classification Efficiency Model como la URL del servidor MCP remoto.
  3. 3Guarda y actívalo, completa la autorización en el navegador si te la pide, y pide algo real a Grok. Classification Efficiency Model ya forma parte de tu Grok.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Microsoft Copilot

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Copilot

Cerca de un minuto, en el Copilot Chat de VS Code

  1. 1En VS Code, abre el panel Copilot Chat, pulsa el icono de herramientas y selecciona el icono +, o ejecuta MCP: Add Server desde la paleta de comandos.
  2. 2Elige el ámbito, nombra el servidor y pega tu enlace de Classification Efficiency Model como URL del servidor con transporte HTTP.
  3. 3Confirma que el servidor aparece en tu lista de MCP, luego pide algo real a Copilot. Classification Efficiency Model ya forma parte de tu Copilot.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Cursor

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Cursor

Cerca de un minuto, en Cursor

  1. 1Abre Customize en la barra lateral de Cursor (o crea .cursor/mcp.json en tu proyecto).
  2. 2Añade un servidor MCP llamado Classification Efficiency Model con el campo url apuntando a tu enlace. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Guarda, habilita el servidor y pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de Cursor.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

VS Code

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a VS Code

Cerca de un minuto, en VS Code

  1. 1Ejecuta MCP: Add Server desde la paleta de comandos (o crea .vscode/mcp.json en tu proyecto).
  2. 2Añade un servidor llamado Classification Efficiency Model con type http y tu enlace en el campo url. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Guarda y pide algo real en Copilot Chat. Classification Efficiency Model ya forma parte de VS Code.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Windsurf

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Windsurf

Cerca de un minuto, en Cascade

  1. 1En Cascade, pulsa el icono MCPs (o ve a Settings, Cascade, MCP Servers).
  2. 2Edita mcp_config.json y añade Classification Efficiency Model con el campo serverUrl apuntando a tu enlace. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Guarda y pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de Windsurf.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

JetBrains

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a JetBrains

Cerca de un minuto, en Settings

  1. 1Ve a Settings, Tools, AI Assistant, Model Context Protocol (MCP).
  2. 2Pulsa Add y añade Classification Efficiency Model con el campo url apuntando a tu enlace. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Pulsa OK y Apply, revisa la columna Status y pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de tu IDE.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Cline

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Cline

Cerca de un minuto, en el panel de Cline

  1. 1En el panel de Cline, pulsa el icono MCP Servers y abre la pestaña Remote Servers.
  2. 2Añade un servidor llamado Classification Efficiency Model con tu enlace como la Server URL y Streamable HTTP como el transporte. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Pulsa Add Server y pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de Cline.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

LangChain

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a LangChain

Cerca de un minuto, en tu código

  1. 1Instala LangChain con el extra mcp: pip install "langchain[mcp]".
  2. 2Crea un MCPAdapter con tu enlace de Classification Efficiency Model: MCPAdapter("<tu enlace>"). El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Llama a list_tools y pasa las herramientas a tu agente. Classification Efficiency Model ya forma parte de tu agente LangChain.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Vercel AI SDK

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model al Vercel AI SDK

Cerca de un minuto, en tu código

  1. 1Instala el client MCP: npm install @ai-sdk/mcp, e importa createMCPClient desde '@ai-sdk/mcp'.
  2. 2Crea el client con tu enlace de Classification Efficiency Model como transport: { type: 'http', url: '<tu enlace>' }. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Llama a client.tools() y pasa las herramientas a streamText. Classification Efficiency Model ya forma parte de tu app de Vercel AI SDK.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Lovable

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Lovable

Cerca de un minuto, en el catálogo de Connectors

  1. 1Abre Connectors, pulsa el botón + en la esquina superior derecha del catálogo y elige MCP server.
  2. 2Ponle nombre al servidor y pega tu enlace de Classification Efficiency Model como la Server URL. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Elige No authentication y pulsa Add server, luego pide algo real a Lovable. Classification Efficiency Model ya forma parte de Lovable.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Z.ai

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Z.ai

Cerca de un minuto, en los ajustes de ZCode

  1. 1Abre Settings, MCP Servers, y pulsa New MCP Server en la esquina superior derecha.
  2. 2Elige el ámbito User, ponle nombre y deja el tipo como HTTP. Pega tu enlace de Classification Efficiency Model como la URL del servicio. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Pulsa Add y confirma que el servidor está habilitado en la lista, luego pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de Z.ai.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Raycast

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Raycast

Unos minutos, en Raycast Pro

  1. 1Busca el comando Install MCP Server (o abre Manage MCP Servers y elige Install New Server).
  2. 2Dale nombre e icono al servidor, elige HTTP como transporte y pega tu enlace de Classification Efficiency Model como la URL. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Pulsa Install MCP Server y comprueba que el estado muestra Running, luego pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de Raycast.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Qwen Code

Classification Efficiency Model Connector

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

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Conectando Classification Efficiency Model a Qwen Code

Cerca de un minuto, en tu terminal

  1. 1Ejecuta: qwen mcp add --transport http Classification Efficiency Model <tu enlace>. El enlace de arriba es la URL.
  2. 2¿Prefieres archivo de configuración? Añádelo a ~/.qwen/settings.json (usuario) o .qwen/settings.json (proyecto) con el campo httpUrl. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Escribe /mcp en el chat para confirmar que el servidor aparece. Classification Efficiency Model ya forma parte de Qwen Code.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Kimi Code

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

Conectando Classification Efficiency Model a Kimi Code

Cerca de un minuto, en la TUI

  1. 1Ejecuta /mcp-config en la TUI de Kimi Code para añadir un servidor de forma interactiva (o edita mcp.json directamente).
  2. 2Añade un servidor llamado Classification Efficiency Model con tu enlace en el campo url. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Ejecuta /mcp para confirmar el estado, luego pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de Kimi Code.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Le Chat

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

Conectando Classification Efficiency Model a Le Chat

Cerca de un minuto, en Connectors

  1. 1En Le Chat, abre Connectors y elige añadir un connector personalizado.
  2. 2Pega tu enlace de Classification Efficiency Model como la URL del servidor MCP remoto. El enlace de arriba es la URL.
  3. 3Guarda y autoriza, luego pide algo real. Classification Efficiency Model ya forma parte de Le Chat.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp"
    }
  }
}

Claude y otras IA + Classification Efficiency Model

Un chat. Tu Classification Efficiency Model, en vivo dentro de Claude y otras IA.

Prompts reales, respondidos con datos en vivo. Este es el tipo de conversación que tendrás en Claude y otras IA una vez puesto el enlace.

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Estos prompts vienen con el Connector de Classification Efficiency Model. Cuando el tuyo esté conectado, funcionan en tus chats.

El conjunto completo de capacidades, los prompts y la latencia observada viven en la página del Connector de Classification Efficiency Model.

Mission Control

Ve todo lo que tus agentes hacen en Classification Efficiency Model.

Cuando tus agentes ejecutan una herramienta en Classification Efficiency Model, sucede en el lado del cliente: ves la respuesta en el chat, pero no la solicitud en sí, los datos que llevaba, ni si se rompió alguna regla.

Ahora cada movimiento aparece en tu pantalla.

Cada ejecución se registra, se aplica y se te muestra: qué corrió, qué devolvió, qué se bloqueó y por qué.

AI Briefing
Upgrade to unlock

Know exactly what needs your attention before you even look at the charts. One briefing. The full picture. The next move.

Requests
0
Total in this period
Avg Latency
0
API 88ms · Overhead 54ms
Vinkius Reliability
0
Agent 280 · Upstream 47 · Vinkius 15
Tokens
0
AI tokens processed
DLP Protected
0
Sensitive data redacted
Cost Saved
0
FinOps truncations applied

AI Agents Activities

last 30 days
30d agotoday

Request Volume & Latency

requests latency

Cada solicitud que tus agentes hacen a través de Classification Efficiency Model queda registrada, aplicada y auditable. Mira cómo la Gobernanza de IA convierte la actividad de los agentes en responsabilidad, y qué significa para tus flujos de Classification Efficiency Model.

Lo que nos diferencia

No es solo el Connector lo que queda seguro. Todo lo que tus agentes hacen a través de él también.

Conectar Classification Efficiency Model a tu IA es el primer paso. Pero una línea abierta entre tus agentes y Classification Efficiency Model es solo la mitad de la historia: sin protección, cada acción que toman corre sin resguardo.

Por eso la protección no se detiene en la puerta.

Cada acción que tus agentes ejecutan por el Connector corre dentro de nuestra infraestructura: registros firmados, rotación automática de claves, límites de gasto que pausan en vez de sorprender y un sandbox que aísla cada ejecución.

01

Registro de Actividad a Prueba de Manipulación

Cada petición que tus agentes hacen a Classification Efficiency Model se registra y firma, así que cualquier cambio en el historial se vuelve detectable.

02

Rotación Automática de Claves

Rotamos las claves de seguridad cada 24 horas. Tu conexión con Classification Efficiency Model queda protegida sin ningún trabajo manual.

03

Protección de Gastos

Aplicamos el límite de gasto que elijas y pausamos las acciones que lo exceden hasta recibir aprobación. Las acciones en Classification Efficiency Model nunca te sorprenden.

04

Sandbox Aislado

Cada ejecución por Classification Efficiency Model corre aislada, con más de 34 reglas de seguridad que cubren memoria, CPU, acceso a red, manejo de archivos y ejecución.

05

Streaming de Eventos de Seguridad

Los eventos de seguridad fluyen a Splunk, Datadog o tu propio webhook, así la actividad de Classification Efficiency Model llega a las herramientas en las que ya confías.

06

Reanudación Instantánea

Las conexiones inactivas retoman en 3 a 5 ms preservando su estado; tus conversaciones se mantienen ágiles en todos los clientes.

07

Protección contra Archivos Maliciosos

Detectamos archivos comprimidos diseñados para agotar recursos del sistema y los bloqueamos antes de que lleguen a Classification Efficiency Model.

08

Validación de Credenciales

Probamos tus credenciales de Classification Efficiency Model antes de guardarlas. Las credenciales inválidas se rechazan en lugar de almacenarse.

09

Límites de Uso Separados

El uso queda aislado por cuenta, así la actividad en una conexión nunca consume la franquicia de otra.

Un Connector, un enlace, y toda la operación queda protegida. No solo la conexión: todo lo que tus agentes hacen a través de ella.

Estas garantías no son adicionales: son la infraestructura sobre la que corre cada conexión de Classification Efficiency Model. Lee cómo nuestra infraestructura protege todo lo que tus agentes hacen, de punta a punta.

Dentro de Vinkius

Deja Classification Efficiency Model listo para tu IA. Es fácil.

Eliges Classification Efficiency Model en el Catálogo de Vinkius y recibes un enlace de conexión. Eso es todo.

  1. Eliges Classification Efficiency Model

    Encuentras Classification Efficiency Model en el Catálogo e instalas el Connector con un clic.

    Classification Efficiency Model

    Activo

    Habilitar Connector
    Activando…

  2. Añades el enlace en tu cliente de IA

    Vinkius te entrega un enlace de conexión. Añádelo al cliente que usas — los pasos exactos de cada cliente están en la sección de arriba — y Classification Efficiency Model queda activo en todas partes de una vez.

    Token generado con éxito

    URL de Conexión MCP

    https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcp

    Token de Conexión

    vk_live_••••••••
    Ir al Dashboard

Configura una vez. Usa Classification Efficiency Model con la IA que ya usas.

FAQ

Preguntas sobre el acceso con Claude.

  • 01

    ¿Funciona en claude.ai y en la app de escritorio de Claude?

    Sí. Añades el mismo enlace en Customize y Connectors en ambos, y tus conversaciones funcionan igual en los dos.

  • 02

    Si conecto Classification Efficiency Model a Claude, ¿puedo usar la misma conexión en ChatGPT o Gemini después?

    Sí, y ese es el punto: la conexión es tuya, no de Claude. Pegas el mismo enlace en cualquier IA que uses, sin configurar nada nuevo y sin pagar otra vez. Conectas una IA nueva y Classification Efficiency Model ya está ahí.

  • 03

    ¿Tengo que darle mi contraseña de Classification Efficiency Model a Claude?

    Nunca. Inicias sesión una vez en Vinkius y mantenemos tus accesos cifrados y lejos de tu IA. Claude solo ve el enlace, y puedes quitarlo cuando quieras.

  • 04

    ¿Qué puedo pedirle de verdad a Claude con Classification Efficiency Model?

    Todo lo que cubre el Connector: consultar datos, ejecutar acciones y traer respuestas al chat. La página del Connector lista cada capacidad que gana tu IA, con ejemplos reales para copiar.

  • 05

    Claude no muestra el Connector. ¿Qué reviso?

    Comprueba que el enlace se pegó exactamente como se copió y que el Connector está activo en tu cuenta de Vinkius, y vuelve a abrir la lista de connectors en Claude. Un Connector desactivado deja de aparecer en conversaciones nuevas.

  • 06

    ¿Puedo quitar el acceso más adelante?

    Cuando quieras. Quita el connector en Customize y Connectors en Claude y sale de tus conversaciones. Tu cuenta de Vinkius conserva la conexión y su historial, listos para la próxima IA.

  • ¿Más preguntas sobre Classification Efficiency Model? La página del Connector las responde. Ver todo lo que puede hacer el Connector de Classification Efficiency Model

Sobre el Connector

Lo que Classification Efficiency Model añade a tu IA.

Una vez conectado, tu IA gana 4 capacidades: las acciones exactas que puede ejecutar en Classification Efficiency Model cuando se lo pides. La página del Connector las detalla una por una, con la latencia que medimos en producción y prompts para probar primero.

Ver todo lo que puede hacer el Connector de Classification Efficiency Model