An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Lactate Threshold Estimator 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. Define tus límites fisiológicos sin necesidad de pruebas de laboratorio.

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 Lactate Threshold Estimator.

  1. 01

    Estimar parámetros MLSS

    Calcula los parámetros del estado estable de lactato máximo basándose en un esfuerzo físico sostenible.

  2. 02

    Generar zonas de entrenamiento

    Crea zonas de entrenamiento personalizadas tras haber identificado un umbral específico.

  3. 03

    Detectar deriva de frecuencia cardíaca

    Identifica el umbral de deriva de la frecuencia cardíaca mediante el análisis de series temporales de datos.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Replacing Lab Tests

Use the MLSS capability to estimate thresholds when you cannot access a metabolic cart.

02

Training Zone Setup

Generate five specific intensity zones after identifying a threshold via heart rate drift.

03

Analyzing Steady State Efforts

Input a one-hour sustainable effort to find your metabolic limit.

04

Monitoring Cardiovascular Drift

Feed time-series heart rate and workload data to your agent to find the decoupling point.

Automatiza una tarea

Pon Lactate Threshold Estimator 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

Lactate Threshold Estimator 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 Lactate Threshold Estimator 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 764ms. Rápida en producción.

Lactate Threshold Estimator se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 879ms
3 octHoy
Día más rápido
587ms
Día más lento
879ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-12%

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 Lactate Threshold Estimator, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Lactate Threshold Estimator Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_517JLk8fbZ9o9yNBVIHfaqcSz8CynDAMBuXsidVE/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 — Lactate Threshold Estimator capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "lactate-threshold-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_517JLk8fbZ9o9yNBVIHfaqcSz8CynDAMBuXsidVE/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 Lactate Threshold Estimator 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 Lactate Threshold Estimator delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales del rendimiento deportivo que buscan datos fisiológicos precisos sin costes de laboratorio.

  • 01

    Entrenadores deportivos

    Para prescribir cargas de entrenamiento basadas en la fisiología real del atleta.

  • 02

    Atletas de resistencia

    Para optimizar sus zonas de entrenamiento y entender sus límites metabólicos.

  • 03

    Fisiólogos del ejercicio

    Para analizar la deriva cardiovascular y el desacoplamiento mediante datos de series temporales.

FAQ

Preguntas de quienes usan Lactate Threshold Estimator.

  • 01

    How does this MCP estimate lactate threshold?

    It uses two methods: estimating MLSS from a sustainable one-hour effort or detecting heart rate drift from time-series workload data.

  • 02

    Do I need a lab to use this?

    No. This MCP is designed to provide non-invasive estimates using your existing effort and heart rate data.

  • 03

    What kind of training zones does it produce?

    It generates five specific zones, ranging from recovery to anaerobic, based on your current fitness and athlete classification.

  • 04

    Can I use this with my existing heart rate data?

    Yes. You can provide time-series heart rate and workload data to detect cardiovascular decoupling.

  • 05

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 06

    How does the MLSS estimation work?

    The estimate_mlss capability uses a sustainable effort (like a pace or power you can hold for about an hour) to calculate your threshold intensity, pace, and power relative to your VO2max.

  • 07

    What is required for HR drift detection?

    To use detect_hr_drift, you need sequential arrays of heart rate, workload (power or pace), and elapsed time in seconds recorded during a steady-state exercise session.

  • 08

    Can I update my training zones automatically?

    Yes. After identifying a threshold via MLSS or drift, you can use generate_zones to recalculate five specific intensity ranges based on your athlete level (Beginner, Intermediate, or Advanced).

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