An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Forefront 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. Controla modelos de lenguaje y pipelines de datos mediante conversación natural.

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 · 10 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 03

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Forefront.

  1. 01

    Crear dataset de pipeline

    Genera un conjunto de datos a partir de una selección de pipeline específica.

  2. 02

    Crear pipeline

    Inicia un nuevo pipeline para recolectar y organizar las salidas de los modelos de lenguaje.

  3. 03

    Añadir datos al pipeline

    Agrega nuevas muestras de datos a un pipeline existente.

  4. 04

    Listar pipelines

    Muestra un listado completo de todos tus pipelines activos.

Set de capacidades02 / 03

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Forefront.

  1. 05

    Generar chat completion

    Crea una respuesta del modelo utilizando un formato de mensajes chat-ml.

  2. 06

    Generar completación de texto

    Genera una respuesta basada en un único prompt de texto.

  3. 07

    Crear ajuste fino

    Inicia un proceso de fine-tuning para entrenar modelos base con tus propios datos.

Set de capacidades03 / 03

08-10

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Forefront.

  1. 08

    Obtener pipeline

    Recupera la información detallada de un objeto pipeline mediante su ID.

  2. 09

    Contar pipelines

    Obtiene el número total de elementos en una selección de pipelines.

  3. 10

    Obtener muestras de pipeline

    Extrae las muestras de datos contenidas en una selección de pipeline.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Rapid Prototyping

Test different model prompts and completions directly in your coding environment.

02

Model Optimization

Start a fine-tuning job when a base model fails to meet specific requirements.

03

Data Logging

Set up pipelines to automatically collect and organize model responses for later analysis.

04

Dataset Building

Turn collected pipeline data into structured datasets for future training.

Automatiza una tarea

Pon Forefront 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

Forefront 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 Forefront 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 980ms. Rápida en producción.

Forefront se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1509ms
3 octHoy
Día más rápido
785ms
Día más lento
1509ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+12%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 10 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 Forefront, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Forefront Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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 — Forefront capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "forefront-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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 Forefront 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 Forefront delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que integran modelos de lenguaje avanzados en flujos de trabajo automatizados.

  • 01

    Ingenieros de IA

    Para gestionar el entrenamiento de modelos y la recolección de datos de salida.

  • 02

    Desarrolladores de software

    Para integrar capacidades de LLM en aplicaciones mediante agentes MCP.

  • 03

    Científicos de datos

    Para organizar pipelines de datos y validar muestras de modelos.

FAQ

Preguntas de quienes usan Forefront.

  • 01

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 02

    Do I need to provide my own API key?

    Yes, you will need to enter your Forefront API Key to authenticate the connection.

  • 03

    Can I run fine-tuning jobs through my agent?

    Yes, you can use the create_fine_tune capability to start custom training jobs on base models.

  • 04

    How do I collect model outputs?

    You can use the pipeline capabilities to create a pipeline and add data samples to it.

  • 05

    Is the hosting managed?

    Yes, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    How can I generate a model response using a chat conversation?

    You can use the create_chat_completion capability. Provide the model name and an array of messages in chat-ml format to receive the generated response.

  • 07

    Can I start a custom fine-tuning job directly from my agent?

    Yes! Use the create_fine_tune capability by specifying the name of your fine-tuned model, the baseModel, and the trainingDataset ID to begin training.

  • 08

    How do I collect LLM outputs using pipelines?

    First, create a pipeline using create_pipeline. Once created, you can use add_pipeline_data to log messages, user IDs, and custom metadata directly into that pipeline.

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Sugerencias

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