An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Feature Scaler Engine a ChatGPT, Claude y Gemini

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. Transforme sus variables numéricas con precisión matemática determinista.

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 · 1 capacidad

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01

1 capacidad en este set.

Parte de 1 disponible a través de Feature Scaler Engine.

  1. 01

    Escalar características

    Realiza estandarización (Z-Score) o escalado MinMax de columnas numéricas de forma determinista y local.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Neural Network Preprocessing

Scale input features to prevent gradient issues during training.

02

K-Means Clustering

Normalize features so that distance-based algorithms aren't biased by different units.

03

Image Data Preparation

Compress pixel intensity values into a 0 to 1 range for computer vision tasks.

04

Data Auditing

Get the exact statistical parameters used to transform a dataset for verification.

Automatiza una tarea

Pon Feature Scaler Engine a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Feature Scaler Engine 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 Feature Scaler Engine 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 847ms. Rápida en producción.

Feature Scaler Engine se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1109ms
3 octHoy
Día más rápido
676ms
Día más lento
1109ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+8%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 1 capacidad llega lista 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 Feature Scaler Engine, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Feature Scaler Engine Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_F7GwWGq3LmnuDkiU1owmlZfI1wLX3GKZ5metNm37/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 — Feature Scaler Engine capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "feature-scaler-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_F7GwWGq3LmnuDkiU1owmlZfI1wLX3GKZ5metNm37/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 Feature Scaler Engine 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 Feature Scaler Engine delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que integran modelos de inteligencia artificial con flujos de trabajo de ciencia de datos.

  • 01

    Científico de Datos

    Para normalizar conjuntos de datos antes de entrenar modelos de aprendizaje automático.

  • 02

    Ingeniero de Machine Learning

    Para asegurar que las redes neuronales reciban datos con la escala adecuada sin errores de cálculo.

  • 03

    Desarrollador de IA

    Para delegar tareas matemáticas deterministas a un motor especializado en lugar de confiar en el cálculo de un LLM.

FAQ

Preguntas de quienes usan Feature Scaler Engine.

  • 01

    Does this MCP prevent LLM math errors?

    Yes. It moves the calculation from the LLM's reasoning process to a deterministic math library, ensuring the results are mathematically perfect.

  • 02

    What scaling methods are supported?

    It supports both Z-Score standardization (Mean=0, Variance=1) and MinMax scaling (Range 0-1).

  • 03

    Is my data sent to an external server for processing?

    No. The scaling happens locally on your machine, which keeps your sensitive training data private.

  • 04

    Can I scale multiple columns at the same time?

    Yes. You can specify multiple features to be scaled in a single command.

  • 05

    How do I use the scaling metrics later?

    The MCP returns the exact means, standard deviations, minimums, and maximums used, allowing you to perform inverse transformations if needed.

  • 06

    What is the difference between Standard and MinMax scaling?

    Standard scaling (Z-Score) centers data at 0 with a variance of 1, ideal for algorithms that assume normally distributed features. MinMax compresses all values precisely between 0 and 1, ideal for neural networks and distance-based algorithms.

  • 07

    Are the computed scaling parameters returned for inverse transforms?

    Yes. The JSON response includes the exact Mean and Std Dev (for Standard) or Min and Max (for MinMax) used to scale each column, enabling precise inverse transformations when needed.

  • 08

    Can it scale 10+ columns at once?

    Absolutely. Pass a JSON array of all column names and they will all be scaled simultaneously in memory. The engine processes each column independently with its own computed metrics.

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