An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Retrieval Relevance Scorer 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. Elimina el ruido y las alucinaciones 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 · 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 Retrieval Relevance Scorer.

  1. 01

    Analizar brechas de cobertura

    Identifica qué términos específicos de una consulta no están presentes en el conjunto de documentos proporcionado.

  2. 02

    Obtener configuración de puntuación

    Consulta los parámetros operativos actuales y la distribución de los pesos de puntuación.

  3. 03

    Calcular puntuación de documentos

    Calcula el nivel de relevancia de una colección de documentos frente a una consulta única.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

RAG Optimization

Filter out documents that have high vector similarity but low actual keyword relevance.

02

Debugging Retrieval

Find out why an agent is missing facts by checking for coverage gaps in the retrieved data.

03

Context Window Management

Ensure only the most important documents occupy the limited space in your AI client's prompt.

04

Quality Assurance

Use deterministic scores to audit the performance of a search engine or database.

Un connector, todas las IAs

Retrieval Relevance Scorer 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 Retrieval Relevance Scorer 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 870ms. Rápida en producción.

Retrieval Relevance Scorer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 936ms
14 octHoy
Día más rápido
753ms
Día más lento
936ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+24%

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 Retrieval Relevance Scorer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Retrieval Relevance Scorer Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Kx7cXouaqZrfTsnawEqwgyW4QrEjd9p5Y4I1xFB8/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 — Retrieval Relevance Scorer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "retrieval-relevance-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Kx7cXouaqZrfTsnawEqwgyW4QrEjd9p5Y4I1xFB8/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 Retrieval Relevance Scorer 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 Retrieval Relevance Scorer delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que trabajan en la implementación de sistemas de IA generativa y gestión de datos.

  • 01

    Ingeniero de IA

    Para optimizar la precisión de sistemas RAG y reducir alucinaciones.

  • 02

    Científico de Datos

    Para validar la relevancia de la recuperación de información mediante métricas matemáticas.

  • 03

    Arquitecto de Datos

    Para asegurar que el flujo de información hacia los modelos sea de alta señal.

FAQ

Preguntas de quienes usan Retrieval Relevance Scorer.

  • 01

    How does this MCP reduce hallucinations?

    It prevents the AI from seeing irrelevant or noisy text that might confuse its reasoning. By filtering documents using deterministic math, only high-signal context reaches the prompt.

  • 02

    What metrics does the scoring engine use?

    The engine uses Jaccard Similarity for keyword overlap, TF-IDF Cosine Similarity for term importance, and Query Term Coverage for information density.

  • 03

    Can I see how the scores are calculated?

    Yes, you can use the get_scoring_config capability to inspect the current weight distributions and operational parameters.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 05

    How do I find out if my documents are missing information?

    Use the analyze_coverage_gap capability to identify which specific terms from your query are not present in the document set.

  • 06

    How does the scoring work?

    The engine calculates a composite score by combining Jaccard similarity, TF-IDF cosine similarity, and query term coverage using configurable weights.

  • 07

    Can I customize the weights?

    Yes, you can pass a custom weights object to the score_documents capability to prioritize different metrics like keyword overlap or TF-IDF.

  • 08

    How do I diagnose why a document was filtered out?

    You can use the analyze_coverage_gap capability to identify which specific terms from your query are missing from the retrieved documents.

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