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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Utilisez Abacus AI avec votre IA.

Connectez votre compte une fois et laissez l'IA que vous utilisez déjà travailler avec, sans construire une autre intégration. Orquez des workflows complexes sans quitter votre environnement de développement.

Included with plan

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ensemble complet · 8 capacités

L'ensemble complet des capacités de Abacus AI.

Voici les actions exactes que votre IA peut choisir quand vous lui demandez de travailler avec Abacus AI.

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.

Observée, pas estimée

Moyenne de 856 ms. Rapide en production.

Abacus AI est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1027 ms
20 aoûtAujourd'hui
Jour le plus rapide
739ms
Jour le plus lent
1027ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+21%

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

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

    Est-ce que ce Connector fonctionne avec mon IDE ou mon terminal ?

    Oui. Ce Connector est conçu pour s'intégrer dans des environnements de développement modernes comme Claude ou Cursor, vous permettant d'exécuter des commandes ML directement dans votre interface de travail habituelle.

  • 02

    Ai-je besoin d'un compte Abacus AI pour utiliser ce Connector ?

    Oui. Pour accéder aux fonctionnalités complètes, vous devez vous connecter à votre MCP avec une clé API Abacus AI valide. Cela garantit que votre agent a les droits nécessaires pour gérer vos ressources ML.

  • 03

    Puis-je gérer les données et les projets en même temps ?

    Absolument. Vous pouvez commencer par créer un jeu de données, puis lancer un projet, et enfin utiliser ce jeu de données pour entraîner un modèle, le tout via des commandes naturelles.

  • 04

    Comment puis-je vérifier si un modèle est prêt à être utilisé ?

    Vous pouvez utiliser la fonction 'Obtenir le statut et les détails d'un modèle' pour vérifier son état. Une fois le statut 'prêt', vous pouvez le déployer en endpoint temps réel.

  • 05

    Est-ce que ce Connector est adapté aux grandes entreprises ?

    Oui. Il est spécifiquement conçu pour les environnements d'entreprise (Enterprise AI Cloud), gérant des workflows complexes et des exigences de traçabilité élevées.

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