An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Embedding Similarity 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. Realiza cálculos matemáticos precisos entre vectores multidimensionales.

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.

Un connector, todas las IAs

Embedding Similarity Calculator 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 Embedding Similarity Calculator 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 630ms. Rápida en producción.

Embedding Similarity Calculator se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 889ms
3 octHoy
Día más rápido
514ms
Día más lento
889ms
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. 0 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 Embedding Similarity Calculator, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Embedding Similarity Calculator Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Jw1zV0EdxZijh9ns0Ve4DwNFVTYvTKlOlQyDwkeV/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 — Embedding Similarity Calculator capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "embedding-similarity-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Jw1zV0EdxZijh9ns0Ve4DwNFVTYvTKlOlQyDwkeV/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 Embedding Similarity Calculator 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 Embedding Similarity Calculator delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que trabajan con modelos de lenguaje y representaciones vectoriales. Es ideal para quienes necesitan validar y comparar datos numéricos de alta dimensionalidad.

  • 01

    Científicos de Datos

    Para calcular métricas de distancia y similitud en modelos de aprendizaje automático.

  • 02

    Ingenieros de ML

    Para validar la compatibilidad de dimensiones en colecciones de vectores.

  • 03

    Investigadores de IA

    Para realizar búsquedas de similitud en grandes conjuntos de embeddings.

FAQ

Preguntas de quienes usan Embedding Similarity Calculator.

  • 01

    What metrics can this MCP calculate?

    It calculates cosine similarity, Euclidean distance, dot product, and Manhattan distance.

  • 02

    Can I use this with Claude?

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

  • 03

    How does it handle large lists of vectors?

    It uses the ranking capability to sort through candidate vectors based on your chosen metric.

  • 04

    What happens if my vectors have different dimensions?

    The validation capability will identify that the dimensions are incompatible for group operations.

  • 05

    Do I need to host this myself?

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

  • 06

    What metrics are supported?

    The calculator supports Cosine Similarity, Euclidean Distance, Dot Product Similarity, and Manhattan Distance. Capabilities available: your_tool_name.

  • 07

    Do all vectors need to have the same size?

    Yes, for any mathematical comparison to be valid, all vectors involved must share the exact same dimensionality.

  • 08

    How does ranking work for distance metrics?

    For distance-based metrics like Euclidean and Manhattan, vectors with smaller values are ranked higher. For similarity-based metrics like Cosine and Dot Product, larger values are ranked higher.

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