An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Hallucination Detection Score 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. Garantiza la precisión y fiabilidad de cada respuesta generada.

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 · 3 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 3 disponibles a través de Hallucination Detection Score.

  1. 01

    Analizar precisión de afirmaciones

    Evalúa la veracidad de los datos y el nivel de consenso alcanzado.

  2. 02

    Calcular métricas de consenso

    Compara las afirmaciones realizadas contra los resultados de otros agentes.

  3. 03

    Extraer afirmaciones de hechos

    Identifica y separa las declaraciones individuales dentro de un texto.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Automated Fact Checking

Run an audit on long-form AI reports to ensure every sentence is backed by data.

02

Multi-Agent Verification

Compare outputs from different agents to see if they reach the same conclusion.

03

Risk Management

Assign a risk level to AI outputs before they are presented to end users.

04

Data Integrity Audits

Isolate specific assertions in a dataset to verify their accuracy against a source of truth.

Un connector, todas las IAs

Hallucination Detection Score 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 Hallucination Detection Score 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 834ms. Rápida en producción.

Hallucination Detection Score se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 916ms
3 octHoy
Día más rápido
700ms
Día más lento
916ms
Tendencia de 14 días
Estable-4%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 3 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 Hallucination Detection Score, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Hallucination Detection Score Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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 — Hallucination Detection Score capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "hallucination-detection-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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 Hallucination Detection Score 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 Hallucination Detection Score delegan.

Profesionales que desarrollan sistemas de IA críticos donde la precisión de la información es vital para la seguridad y la confianza del usuario.

  • 01

    Ingenieros de IA

    Para implementar marcos de validación deterministas en agentes autónomos.

  • 02

    Especialistas en Seguridad de IA

    Para mitigar riesgos de desinformación y evaluar la fiabilidad de los modelos.

  • 03

    Analistas de Datos

    Para verificar la consistencia de las respuestas generadas frente a bases de conocimiento.

FAQ

Preguntas de quienes usan Hallucination Detection Score.

  • 01

    How does this MCP calculate hallucination scores?

    It uses a deterministic framework that compares agent outputs against a verified knowledge base and consensus from other agents.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I use this to check if multiple agents agree?

    Yes, you can use the calculate_consensus_metrics capability to compare claims against peer outputs.

  • 04

    Does this work with any AI model?

    This works with any AI client or agent that supports the Model Context Protocol.

  • 05

    How do I get a breakdown of individual facts?

    Use the extract_fact_claims capability to isolate specific assertions from a larger text block.

  • 06

    How is the hallucination probability calculated?

    The probability is a weighted metric: 50% for claims verified by the reference knowledge base, 30% for consensus with other agents, and 20% for claims with source attribution.

  • 07

    What is the difference between verified claims and consensus?

    Verified claims are checked against a provided ground truth (knowledge base), while consensus (cross-agent agreement) measures how much the output aligns with other agents' responses on the same topic.

  • 08

    Can I use this to check specific assertions?

    Yes, you can use the extract_fact_claims capability to break down a text block into individual, testable assertions for granular analysis.

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