An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Retention Time Predictor 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. Optimiza tus análisis cromatográficos con modelos predictivos avanzados.

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 Retention Time Predictor.

  1. 01

    Comparar rendimiento de columnas

    Predice cómo cambiará el comportamiento de retención de un conjunto de compuestos al alternar entre diferentes tipos de columnas.

  2. 02

    Predecir tiempo de retención

    Calcula el tiempo de retención esperado para un compuesto específico bajo condiciones cromatográficas definidas.

  3. 03

    Analizar eficiencia de gradiente

    Evalúa cómo impacta un cambio en la composición de la fase móvil en el perfil de elución.

  4. 04

    Calcular selectividad

    Determina la capacidad de separación entre dos compuestos distintos utilizando una configuración cromatográfica específica.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Method Pre-screening

Predict elution times for new compounds to decide if a specific column is worth testing.

02

Column Selection

Compare how different column types affect the retention of a specific compound set.

03

Gradient Optimization

Model how changing acetonitrile percentages affects the elution profile of an analyte.

04

Separation Assessment

Calculate selectivity between two analytes to ensure they will separate on a chosen setup.

Un connector, todas las IAs

Retention Time 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 Retention Time 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 910ms. Rápida en producción.

Retention Time Predictor se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 982ms
3 octHoy
Día más rápido
750ms
Día más lento
982ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+8%

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 Retention Time Predictor, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Retention Time Predictor Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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 — Retention Time Predictor capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "retention-time-predictor-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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 Retention Time 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 Retention Time Predictor delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales de la química analítica que buscan automatizar la predicción de comportamientos cromatográficos.

  • 01

    Químicos Analíticos

    Para optimizar métodos de separación y predecir resultados antes de la experimentación física.

  • 02

    Investigadores de Laboratorio

    Para modelar la eficiencia de elución y la selectividad de compuestos específicos.

  • 03

    Especialistas en Desarrollo de Métodos

    Para comparar el rendimiento de diferentes columnas y fases móviles de forma teórica.

FAQ

Preguntas de quienes usan Retention Time Predictor.

  • 01

    What is the basis for these retention predictions?

    The predictions are based on Quantitative Structure-Retention Relationships (QSRR) using molecular structure, column properties, and mobile phase composition.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I use this to optimize my gradient elution?

    Yes, the analyze_gradient_efficiency capability allows you to model how changes in mobile phase composition impact elution profiles.

  • 04

    Does this MCP require me to host anything?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start working.

  • 05

    Can I compare different columns?

    Yes, the compare_column_performance capability predicts how switching column types changes retention behavior for your compounds.

  • 06

    What inputs are required for retention time prediction?

    You must provide the SMILES string of the compound, the column properties (stationary phase, length, particle size), the mobile phase details, and the operating temperature.

  • 07

    Can I compare different columns for my compounds?

    Yes, use the compare_column_performance capability to predict how switching between different column types will change the retention behavior for a set of compounds.

  • 08

    How does temperature affect the results?

    The model applies temperature as a scaling factor to the base retention time, accounting for the increased kinetic energy and decreased interaction strength at higher temperatures.

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