An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Ragas 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 la precisión y el rendimiento de tus modelos de IA.

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 · 7 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Ragas.

  1. 01

    Listar experimentos

    Muestra todos los experimentos vinculados a un dataset específico.

  2. 02

    Obtener experimento

    Recupera la información detallada de un experimento concreto.

  3. 03

    Ejecutar evaluación

    Inicia una nueva ejecución de evaluación para un dataset, calculando métricas como fidelidad y relevancia.

  4. 04

    Listar métricas

    Muestra la lista de todas las métricas de evaluación disponibles.

Set de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de Ragas.

  1. 05

    Obtener resultados

    Extrae los resultados finales de un experimento ya completado.

  2. 06

    Listar datasets

    Muestra los datasets de evaluación disponibles en el sistema.

  3. 07

    Obtener dataset

    Accede a los detalles específicos de un dataset de evaluación determinado.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Iterative RAG Tuning

Compare how changing your retrieval settings affects faithfulness scores immediately.

02

Hallucination Monitoring

Run evaluations to ensure your agent stays grounded in the provided context.

03

Dataset Organization

Manage and list your evaluation datasets through your AI client.

04

Experiment Tracking

Keep a record of how different model versions perform on the same data.

Automatiza una tarea

Pon Ragas 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

Ragas 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 Ragas 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 879ms. Rápida en producción.

Ragas se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1115ms
3 octHoy
Día más rápido
698ms
Día más lento
1115ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+43%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 7 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 Ragas, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Ragas Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/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 — Ragas capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ragas-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/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 Ragas 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 Ragas delegan.

Herramienta diseñada para profesionales que necesitan validar la fiabilidad de sistemas de IA generativa.

  • 01

    Ingenieros de IA y ML

    Para ejecutar evaluaciones de pipelines sin cambiar de entorno o escribir scripts de Python manualmente.

  • 02

    Especialistas en QA para LLMs

    Para examinar rápidamente datasets y asegurar que las tasas de alucinación se mantengan bajas.

  • 03

    Científicos de Datos

    Para comparar múltiples configuraciones de RAG mediante métricas unificadas.

FAQ

Preguntas de quienes usan Ragas.

  • 01

    How do I use Ragas with my AI client?

    You connect the MCP by providing your Ragas Application URL and Application Token. Once connected, you can simply ask your agent to run evaluations or fetch metrics.

  • 02

    What metrics can this MCP provide?

    The MCP can access Ragas metrics such as faithfulness and answer relevancy to score your RAG pipelines.

  • 03

    Do I need to write Python code to run evaluations?

    No. This MCP allows your agent to trigger evaluations and manage datasets through natural language commands instead of manual scripting.

  • 04

    Can I manage my existing Ragas datasets?

    Yes. The MCP includes capabilities to list, get details for, and organize your existing datasets.

  • 05

    Can I compare different versions of my agent?

    Yes. You can use the capability to track and compare metrics across different experiments and agent versions.

  • 06

    How do I secure an App Token for Ragas?

    Log into your provided Ragas dashboard. In your project's settings or dedicated security section, you will find the ability to generate a new Application Token. Copy it immediately, as it may only appear once.

  • 07

    What format is required to upload a dataset?

    The capability uses common array formats through the MCP wrapper. When passing data, the AI maps arrays containing question, ground_truth and contexts natively matching Ragas base requirements.

  • 08

    Does the server evaluate prompts automatically during testing?

    Yes. When triggering evaluations, Ragas uses its own sophisticated metrics (like Faithfulness, Answer Relevance) running internally. The MCP server simply pipes these generated reports back to your chat.

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