An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Resource Model Validation 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. Garantiza la precisión y fiabilidad de tus estimaciones de recursos minerales.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

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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 Resource Model Validation.

  1. 01

    Calcular métricas de validación

    Calcula métricas de error avanzadas para cuantificar la calidad del modelo.

  2. 02

    Detectar sesgo local

    Identifica áreas geográficas específicas donde el modelo sobreestima o subestima los valores de forma significativa.

  3. 03

    Generar análisis de franjas

    Evalúa la precisión espacial del modelo comparando promedios a lo largo de un eje seleccionado.

  4. 04

    Obtener resumen estadístico

    Proporciona una comparación de alto nivel entre los promedios del modelo y los de las muestras.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Model Quality Auditing

Run a full suite of error metrics to ensure a new block model meets required precision standards.

02

Spatial Trend Verification

Use swath analysis to check if the model correctly follows the grade trends along the X, Y, or Z axes.

03

Bias Troubleshooting

Locate specific areas in a deposit where the model is consistently overestimating grades.

04

Quick Statistical Checks

Compare global means between samples and models to catch major estimation errors immediately.

Un connector, todas las IAs

Resource Model Validation 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 Resource Model Validation 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 881ms. Rápida en producción.

Resource Model Validation se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1203ms
3 octHoy
Día más rápido
735ms
Día más lento
1203ms
Tendencia de 14 días
Estable+2%

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 Resource Model Validation, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Resource Model Validation Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_iZvzoUDDLKeVTunIMJpIhGxIDj9sJ3irnWTaI1wJ/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 — Resource Model Validation capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "resource-model-validation-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_iZvzoUDDLKeVTunIMJpIhGxIDj9sJ3irnWTaI1wJ/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 Resource Model Validation 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 Resource Model Validation delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales de la minería que necesitan validar la integridad de sus modelos geológicos.

  • 01

    Geólogo de Recursos

    Para validar la precisión de las estimaciones de leyes en modelos de bloques.

  • 02

    Ingeniero de Minas

    Para asegurar que los modelos de recursos sean fiables para la planificación de la extracción.

  • 03

    Analista de Datos Geoestadísticos

    Para realizar comparaciones estadísticas y análisis de error espacial detallados.

FAQ

Preguntas de quienes usan Resource Model Validation.

  • 01

    What kind of data does this MCP need?

    It requires grade data from your mineral resource block models and your measured sample data to perform comparisons.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    How does it identify local bias?

    The detect_local_bias capability looks for geographic areas where the model grade significantly deviates from the sample grade.

  • 04

    What is a swath analysis?

    It is a method to check spatial accuracy by comparing average grades along a specific axis, such as the Z axis.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use as soon as you connect.

  • 06

    How can I check for systematic errors in my model?

    You can use calculate_validation_metrics to compute RMSE and mean error, or detect_local_bias to find specific geographic zones where the model deviates from sample data.

  • 07

    What is the purpose of swath analysis?

    The generate_swath_analysis capability evaluates spatial accuracy by comparing average grades along a chosen axis (X, Y, or Z) within defined slices.

  • 08

    Does this capability handle sampling bias?

    Yes, the get_statistical_summary capability includes an option to apply declustering weights to correct for sampling bias.

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