An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Lentil Splitting Yield Predictor 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. Optimiza la calidad y el procesamiento de tus cultivos.

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 · 4 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 4 disponibles a través de Lentil Yield Predictor.

  1. 01

    Clasificar grado comercial

    Asigna un grado comercial al lote basándose en el rendimiento y la calidad predichos.

  2. 02

    Estimar rendimiento de cocción

    Predice el tiempo necesario para la cocción y las propiedades de absorción de agua.

  3. 03

    Calcular margen de procesamiento

    Proporciona un margen financiero o de eficiencia basado en la pérdida predicha durante el proceso de división.

  4. 04

    Predecir rendimiento de división

    Calcula el volumen esperado de dhal utilizable y el porcentaje de semillas rotas.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Production Planning

Calculate how much dhal a specific batch will produce before starting the machines.

02

Quality Standardization

Use cooking performance predictions to ensure consistent product quality.

03

Inventory Grading

Quickly categorize different lentil batches into commercial grades.

04

Financial Forecasting

Determine processing margins to account for seed loss during splitting.

Un connector, todas las IAs

Lentil Yield Predictor 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 Lentil Yield Predictor 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 866ms. Rápida en producción.

Lentil Yield Predictor se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1155ms
3 octHoy
Día más rápido
737ms
Día más lento
1155ms
Tendencia de 14 días
Estable-1%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 4 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 Lentil Yield Predictor, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Lentil Yield Predictor Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_O1kFG2C54FR8BnfZu8T6OSgfo8X4gnLmVpvDX8mW/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 — Lentil Yield Predictor capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "lentil-splitting-yield-predictor-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_O1kFG2C54FR8BnfZu8T6OSgfo8X4gnLmVpvDX8mW/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 Lentil Yield Predictor 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 Lentil Yield Predictor delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales del sector agroalimentario que buscan estandarizar la calidad y la rentabilidad en el procesamiento de legumbres.

  • 01

    Gerentes de planta de procesamiento

    Para optimizar los márgenes de eficiencia y prever pérdidas durante la división de la semilla.

  • 02

    Control de calidad

    Para asignar grados comerciales consistentes basados en datos técnicos de la semilla.

  • 03

    Ingenieros agrónomos

    Para analizar cómo las características físicas de la cosecha afectan el producto final.

FAQ

Preguntas de quienes usan Lentil Yield Predictor.

  • 01

    What data do I need to predict lentil yield?

    You need to provide seed size, coat thickness, and moisture content to get an accurate prediction.

  • 02

    Can this MCP help with cooking times?

    Yes, the estimate_cooking_performance capability predicts both the time required and the water absorption properties.

  • 03

    How does it handle commercial grading?

    The classify_grade capability assigns a grade to a batch by looking at the predicted yield and quality outcomes.

  • 04

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    How does harvest timing affect the results?

    Harvest timing influences seed coat integrity. Using predict_splitting_yield with a 'late' harvest timing will account for increased fragility and higher breakage risk.

  • 07

    Can I determine the commercial grade of my batch?

    Yes, by using the classify_grade capability with the yield and breakage data obtained from the prediction capabilities.

  • 08

    What information is needed to predict cooking time?

    To use estimate_cooking_performance, you need to provide the seed size, moisture content, cooking quality rating, and the specific variety.

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