An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Clothing Layer Weight Calculator 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. Controla la carga física y la composición de tu vestimenta.

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 Clothing Layer Weight.

  1. 01

    Calcular peso total del conjunto

    Calcula la suma de los pesos de una lista específica de prendas de vestir.

  2. 02

    Resumen de composición de capas

    Proporciona un desglose detallado de cuánto peso aporta cada categoría de ropa al total.

  3. 03

    Obtener peso de una prenda

    Consulta el peso individual de una pieza de ropa específica.

  4. 04

    Validar capacidad de las capas

    Determina si un conjunto de capas se mantiene dentro de un límite de peso establecido.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Thermal Planning

Calculate the weight of multiple insulation layers to balance warmth and load.

02

Tactical Gear Assessment

Verify that a specific uniform setup stays under a required weight threshold.

03

Backpacking Prep

Sum the weight of all clothing items to plan your total pack weight.

04

Kit Optimization

Use the composition summary to identify which clothing categories are heaviest.

Un connector, todas las IAs

Clothing Layer Weight 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 Clothing Layer Weight 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 861ms. Rápida en producción.

Clothing Layer Weight se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 965ms
10 octHoy
Día más rápido
740ms
Día más lento
965ms
Tendencia de 14 días
Estable-2%

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 Clothing Layer Weight, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Clothing Layer Weight Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_QWh0W09FU5SWXceAaWNfmgeuXz2HBpJGHSZgeRpu/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 — Clothing Layer Weight capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "clothing-layer-weight-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_QWh0W09FU5SWXceAaWNfmgeuXz2HBpJGHSZgeRpu/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 Clothing Layer Weight 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 Clothing Layer Weight delegan.

Esta herramienta es fundamental para profesionales que requieren un control estricto de su carga física y regulación térmica.

  • 01

    Personal táctico

    Para evaluar la carga de equipo y asegurar la movilidad en operaciones.

  • 02

    Montañistas y exploradores

    Para planificar capas de ropa según la regulación térmica y el peso de la mochila.

  • 03

    Especialistas en logística de equipo

    Para gestionar inventarios de vestimenta técnica y sus especificaciones de masa.

FAQ

Preguntas de quienes usan Clothing Layer Weight.

  • 01

    How do I use this MCP with Claude?

    You connect to the MCP through the Vinkius platform, which hosts it for you. Once connected, you can use it directly within your Claude interface.

  • 02

    Can I check if my gear is too heavy?

    Yes, you can use the validate_layer_capacity capability to see if your layers stay under a specific weight threshold.

  • 03

    Does this work with Cursor or Windsurf?

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

  • 04

    What kind of data does it calculate?

    It calculates the mass of clothing items, total outfit weight, and the weight distribution across different clothing categories.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use immediately after you connect.

  • 06

    How do I calculate the total weight of my outfit?

    You can use the calculate_total_outfit_weight capability by providing a list of item names from the catalog.

  • 07

    Can I check if my gear exceeds a weight limit?

    Yes, use the validate_layer_capacity capability to compare your total weight against a specific threshold.

  • 08

    What information is provided in the composition summary?

    The get_layer_composition_summary capability provides a breakdown of weight contributed by different categories like Base, Mid, and Outer layers.

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