An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Gradient AI LLM API Finetuning 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. Gestiona modelos personalizados y genera embeddings avanzados con un solo conector.

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 · 19 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 05

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 19 disponibles a través de Gradient AI.

  1. 01

    Responder preguntas

    Responde una pregunta basándose en un documento de origen específico.

  2. 02

    Entrenar modelo

    Entrena un modelo utilizando las muestras de datos proporcionadas.

  3. 03

    Obtener detalles del modelo

    Recupera la información técnica de un modelo específico.

  4. 04

    Consultar transcripción

    Obtiene el resultado de un trabajo de transcripción de audio.

Set de capacidades02 / 05

05-08

4 capacidades en este set.

Parte de 19 disponibles a través de Gradient AI.

  1. 05

    Listar modelos de embeddings

    Muestra los modelos disponibles para la generación de vectores de embeddings.

  2. 06

    Listar modelos

    Muestra la lista de modelos fundacionales y modelos personalizados disponibles.

  3. 07

    Listar colecciones RAG

    Muestra todas las colecciones de generación aumentada por recuperación en el espacio de trabajo.

  4. 08

    Resumir documento

    Genera un resumen conciso de un documento.

Set de capacidades03 / 05

09-12

4 capacidades en este set.

Parte de 19 disponibles a través de Gradient AI.

  1. 09

    Analizar sentimiento

    Evalúa el tono emocional de un documento.

  2. 10

    Completar texto

    Genera una respuesta o continuación para un prompt determinado.

  3. 11

    Generar embeddings

    Crea vectores de alta dimensión para los datos de entrada proporcionados.

  4. 12

    Personalizar documento

    Adapta el contenido de un documento para una audiencia específica.

Set de capacidades04 / 05

13-16

4 capacidades en este set.

Parte de 19 disponibles a través de Gradient AI.

  1. 13

    Subir archivo

    Carga un archivo para utilizarlo en otras operaciones del conector.

  2. 14

    Extraer datos de PDF

    Extrae texto y datos estructurados de un archivo PDF.

  3. 15

    Crear modelo

    Inicia la creación de una nueva instancia de un modelo ajustado.

  4. 16

    Crear colección RAG

    Configura una nueva colección para operaciones de recuperación de datos.

Set de capacidades05 / 05

17-19

3 capacidades en este set.

Parte de 19 disponibles a través de Gradient AI.

  1. 17

    Iniciar transcripción

    Comienza un proceso de transcripción de audio.

  2. 18

    Eliminar modelo

    Borra un modelo que haya sido ajustado previamente.

  3. 19

    Extraer entidades

    Extrae datos estructurados de un documento siguiendo un esquema definido.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Custom Model Iteration

An engineer fine-tunes a model on niche data and immediately tests its completions.

02

Automated Data Extraction

A developer uploads a PDF and uses the agent to extract structured entities.

03

RAG Pipeline Setup

A data scientist creates a RAG collection and generates embeddings for a knowledge base.

04

Sentiment Monitoring

An analyst runs sentiment analysis on large batches of text documents.

Automatiza una tarea

Pon Gradient AI 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

Gradient AI 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 Gradient AI 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 1057ms. Rápida en producción.

Gradient AI se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1267ms
3 octHoy
Día más rápido
880ms
Día más lento
1267ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+7%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 19 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 Gradient AI, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Gradient AI Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/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 — Gradient AI capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "gradient-ai-llm-api-finetuning-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/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 Gradient AI 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 Gradient AI delegan.

Este conector está diseñado para profesionales que necesitan integrar capacidades avanzadas de IA en sus flujos de trabajo.

  • 01

    Ingenieros de IA

    Para iterar rápidamente en experimentos de fine-tuning y probar respuestas de modelos.

  • 02

    Científicos de Datos

    Para generar embeddings y realizar análisis de NLP sin configuraciones locales complejas.

  • 03

    Desarrolladores

    Para integrar capacidades de LLM de nivel empresarial en aplicaciones con mínima fricción.

FAQ

Preguntas de quienes usan Gradient AI.

  • 01

    How do I connect this MCP to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and connect your client once. After that, the capabilities are ready to use in Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 02

    What credentials do I need?

    You will need your Gradient API Key and your Workspace ID to authenticate the connection.

  • 03

    Can I use my own fine-tuned models?

    Yes, you can list, create, and manage your custom fine-tuned model instances through the MCP.

  • 04

    Does this support RAG?

    Yes, you can create RAG collections and generate embeddings for retrieval tasks.

  • 05

    Can I process PDF files?

    Yes, the MCP includes capabilities to upload files and extract text or data from PDFs.

  • 06

    How can I start training a custom model with my own data?

    You can use the fine_tune_model capability. Simply provide the model ID and an array of training samples. The agent will handle the submission to Gradient's training infrastructure.

  • 07

    Can I use RAG (Retrieval Augmented Generation) with this server?

    Yes! The complete_model capability includes an optional rag parameter, allowing you to provide context or collection IDs to ground the model's responses in specific data.

  • 08

    How do I generate vector embeddings for my documents?

    Use the generate_embeddings capability by specifying a model slug (like 'bge-large') and a list of text inputs. It will return the high-dimensional vectors for your text.

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Sugerencias

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