An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Reasoning Step Word Count Analyzer a tu IA

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. Mide la profundidad cognitiva y la verbosidad de tus modelos LLM.

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 Reasoning Step Word Count Analyzer.

  1. 01

    Resumir métricas de trazas

    Agrega y resume los patrones de razonamiento a través de múltiples trazas completas.

  2. 02

    Analizar verbosidad de trazas

    Calcula la relación de palabras entre el pensamiento y la acción para detectar respuestas zero-shot.

  3. 03

    Identificar pasos de alta verbosidad

    Localiza los momentos específicos donde el modelo realiza un mayor esfuerzo cognitivo.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Debugging Agent Logic

Use the verbosity ratio to see if an agent is failing because it isn't 'thinking' enough before acting.

02

Prompt Optimization

Compare verbosity metrics before and after prompt changes to see if you've increased reasoning depth.

03

Workflow Auditing

Run aggregate metrics on a batch of traces to ensure consistent agent behavior.

04

Model Comparison

Analyze how different models distribute word counts between thought and action phases.

Un connector, todas las IAs

Reasoning Step Word Count Analyzer 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 Reasoning Step Word Count Analyzer 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 875ms. Rápida en producción.

Reasoning Step Word Count Analyzer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1049ms
3 octHoy
Día más rápido
754ms
Día más lento
1049ms
Tendencia de 14 días
Estable0%

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 Reasoning Step Word Count Analyzer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Reasoning Step Word Count Analyzer Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_ekv3hS0trxu4SmkQGQPI5KigM6tgHZpfvfQmz7Gj/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 — Reasoning Step Word Count Analyzer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "reasoning-step-word-count-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_ekv3hS0trxu4SmkQGQPI5KigM6tgHZpfvfQmz7Gj/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 Reasoning Step Word Count Analyzer 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 Reasoning Step Word Count Analyzer delegan.

Esta herramienta está diseñada para profesionales que optimizan el rendimiento de modelos de lenguaje de gran escala.

  • 01

    Ingenieros de IA

    Para auditar la lógica de razonamiento en arquitecturas ReAct.

  • 02

    Especialistas en LLM

    Para identificar comportamientos zero-shot y mejorar la profundidad de las respuestas.

  • 03

    Analistas de Datos de IA

    Para cuantificar métricas de verbosidad y esfuerzo cognitivo en trazas de ejecución.

FAQ

Preguntas de quienes usan Reasoning Step Word Count Analyzer.

  • 01

    What is a ReAct trace?

    A ReAct trace is a log of the Reasoning and Acting steps an agent takes to complete a task. This MCP analyzes the text within those specific phases.

  • 02

    How does this MCP detect zero-shot behavior?

    It uses the analyze_trace_verbosity capability to check if the thought block is too brief relative to the action, which indicates the agent skipped reasoning.

  • 03

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 04

    Can I analyze multiple traces at once?

    Yes, the aggregate_trace_metrics capability is designed to summarize reasoning patterns across entire sets of traces.

  • 05

    What is the verbosity ratio?

    It is the mathematical ratio between the number of words in the 'Thought' phase and the number of words in the 'Action' phase.

  • 06

    What is a zero-shot indicator in this context?

    A zero-shot indicator is triggered when the analyze_trace_verbosity capability finds that the thought block contains fewer than 10 words, suggesting the model skipped detailed reasoning.

  • 07

    How is the verbosity ratio calculated?

    The verbosity ratio is the total word count of the thought block divided by the total word count of the action block.

  • 08

    Can I summarize multiple steps at once?

    Yes, you can use aggregate_trace_metrics to get a high-level summary of total steps, average verbosity, and zero-shot counts for a collection of analysis results.

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