An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Abacus AI Enterprise AI Cloud à ChatGPT et Claude

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Orquez des workflows complexes sans quitter votre environnement de développement.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 8 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 02

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 8 disponibles via Abacus AI.

  1. 01

    Décrire les métadonnées d'un jeu de données

    Récupère les métadonnées détaillées d'un jeu de données spécifique pour en comprendre la structure sous-jacente.

  2. 02

    Lister tous les projets de l'organisation

    Permet de consulter l'inventaire de tous les projets de Machine Learning actifs au sein de votre organisation.

  3. 03

    Déployer un modèle entraîné en endpoint temps réel

    Déploie un modèle ML déjà entraîné sur un endpoint temps réel, le rendant disponible immédiatement pour les prédictions.

  4. 04

    Créer un nouveau projet ML

    Initialise un nouveau projet de Machine Learning, vous permettant de structurer un nouveau cas d'usage (ex: recommandation de produits).

Ensemble de capacités02 / 02

05-08

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 8 disponibles via Abacus AI.

  1. 05

    Obtenir le statut et les détails d'un modèle

    Fournit l'état actuel et les informations techniques détaillées d'un modèle ML spécifique.

  2. 06

    Récupérer une prédiction d'un modèle déployé

    Exécute une prédiction instantanée en utilisant un modèle déjà déployé et des données fournies.

  3. 07

    Lancer un job d'entraînement de modèle

    Démarre un processus d'entraînement pour un modèle ML, en incluant potentiellement des configurations personnalisées.

  4. 08

    Créer un nouveau jeu de données

    Permet de créer un nouvel espace de travail pour les données, étape fondamentale avant tout entraînement de modèle.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Starting a New Project

You need to build a new feature, so you ask the agent to create a project, which sets up the entire workspace for your team.

02

Testing Data Readiness

Before training, you ask the agent to describe a dataset to confirm the metadata matches your model's requirements.

03

Model Refresh Cycle

Your model's performance drops, so you instruct the agent to start a new training job using the latest data.

04

Live Prediction Check

You want to test a new user profile, so you ask the agent to get a prediction from a deployed model using sample data.

Automatisez une tâche

Mettez Abacus AI au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Abacus AI fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Abacus AI au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 867 ms. Rapide en production.

Abacus AI est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1171 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
714ms
Jour le plus lent
1171ms
Tendance sur 14 jours
Stable-2%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 8 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Abacus AI, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Abacus AI. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Abacus AI Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Lr50dCQPDxtMBNSIYHpuANfOgvy9zpJYnqAO4ozi/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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 — Abacus AI capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "abacus-ai-enterprise-ai-cloud-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Lr50dCQPDxtMBNSIYHpuANfOgvy9zpJYnqAO4ozi/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Abacus AI avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Abacus AI délèguent.

Ce Connector est conçu pour les professionnels de la donnée qui gèrent des cycles de vie ML complexes. Il élimine le besoin de basculer entre différentes consoles web, en intégrant toutes les étapes (data, entraînement, déploiement) dans votre flux de travail conversationnel. Il vous permet de rester concentré sur l'analyse, et non sur la gestion des outils.

  • 01

    Data Scientists

    Vérifiez rapidement le statut de l'entraînement d'un modèle ou les métadonnées d'un jeu de données sans quitter votre environnement de travail.

  • 02

    ML Engineers

    Automatisez le déploiement de modèles entraînés et testez des endpoints de prédiction directement depuis votre terminal ou IDE.

  • 03

    AI Product Managers

    Surveillez l'avancement des projets et vérifiez les métriques des modèles grâce à de simples requêtes en langage naturel.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Abacus AI.

  • 01

    What kind of ML tasks can this MCP handle?

    This MCP manages the full MLOps lifecycle. You can create projects, manage datasets, initiate model training, deploy models, and retrieve real-time predictions.

  • 02

    Do I need to use the Abacus web console for this?

    No. You manage your models and datasets directly from your AI client (like Claude or Cursor) using this MCP. It acts as a direct bridge to the Abacus AI Enterprise Cloud.

  • 03

    How do I check if my model is ready to use?

    You can use the describe_model capability to check the current status and details of any model. You can also query the model's health and metrics.

  • 04

    Is this just for viewing data, or can it actually train models?

    It's much more than viewing. You can use the train_model capability to start training jobs and the create_dataset capability to build new data sources.

  • 05

    What is required to connect this MCP?

    You must subscribe to the MCP and provide your valid Abacus AI API Key for authentication.

  • 06

    How can I check if my model training is finished?

    You can use the describe_model capability by providing the unique Model ID. It will return the current status, metrics, and other details of the training job.

  • 07

    Can I get a prediction from a deployed model directly through the agent?

    Yes! Use the get_prediction capability. You will need the deployment ID, the deployment token, and the input data in JSON format to receive a real-time prediction.

  • 08

    Is it possible to create a new project for a specific ML use case?

    Absolutely. Use the create_project capability and specify the name and the useCase (e.g., 'RETAIL_RECOMMENDATIONS') to initialize a project tailored for that specific application.

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