
Connectez Agent Evaluation Metrics Calculator à votre IA
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. Optimisez la fiabilité et la performance de vos systèmes d'intelligence artificielle.
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.
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.

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.
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.
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 · 3 capacités
Nous ne livrons que les actions qui comptent.
01-03
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 3 disponibles via Agent Evaluation Metrics Calculator.
- 01
Calculer les métriques fondamentales
Calcule les indicateurs de performance essentiels (exactitude, précision, rappel et score F1) basés sur les résultats des tâches.
- 02
Analyser l'efficacité opérationnelle
Évalue le coût opérationnel et la vitesse de l'agent.
- 03
Générer le score composite et la santé
Produit un score de performance unique et détermine si l'agent sous-performe par rapport à une référence définie.
Travail réel
Ce que les équipes font tourner
A/B Testing Agent Versions
Compare two different agent versions by running both through the MCP to see which one achieves a higher composite score and better efficiency.
Monitoring Production Drift
Set a baseline score for your live agent. Periodically run the MCP to check if the current performance has dropped, signaling a need for retraining.
Budgeting for API Calls
Estimate the total cost of a feature by running sample tasks through the efficiency metrics capability to calculate expected token usage and latency.
Defining Success Criteria
Instead of saying 'it should be good,' you use this MCP to define success as 'maintaining an F1 score above 0.85 and a composite score above 0.6.'
Un connector, toutes les IAs
Agent Evaluation Metrics Calculator 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.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatVous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.
Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Agent Evaluation Metrics Calculator 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 875 ms. Rapide en production.
Agent Evaluation Metrics Calculator est vérifié quotidiennement contre le service en production.
- Jour le plus rapide
- 670ms
- Jour le plus lent
- 1088ms
- Tendance sur 14 jours
- En ralentissement+17%
Connectez votre client
Une URL. Tous les clients.
Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 3 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 Agent Evaluation Metrics Calculator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.
Il n’authentifie pas votre compte auprès de Agent Evaluation Metrics Calculator. 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.
Agent Evaluation Metrics Calculator Connector
Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_U0L7ecHOaTRSDq7nAgL5eY45DyQTMS1ZlC0QwKTz/mcpClaude Desktop
Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Agent Evaluation Metrics Calculator capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"agent-evaluation-metrics-calculator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_U0L7ecHOaTRSDq7nAgL5eY45DyQTMS1ZlC0QwKTz/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 Agent Evaluation Metrics Calculator 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 Agent Evaluation Metrics Calculator délèguent.
Ce MCP Connector est indispensable pour les équipes qui doivent garantir la qualité et la fiabilité de leurs agents IA en production. Si vous développez des systèmes d'IA complexes, vous avez besoin d'un outil qui va au-delà du simple taux de succès. Vous devez pouvoir mesurer l'efficacité opérationnelle, détecter les dérives de performance et optimiser les coûts de tokens.
- 01
Ingénieur Machine Learning
Pour évaluer de manière déterministe les indicateurs de performance clés (KPI) de vos modèles et agents.
- 02
Data Scientist
Pour analyser les coûts opérationnels (latence, tokens) et optimiser la consommation de ressources de l'IA.
- 03
Chef de Produit IA
Pour établir des bases de référence claires et suivre la santé globale de l'agent par rapport aux objectifs métier.
FAQ
Les questions des utilisateurs de Agent Evaluation Metrics Calculator.
- 01
What kind of data do I need to run this MCP?
You need structured data about the agent's performance. Specifically, you must provide task outcomes (expected vs. actual), along with operational metrics like average latency and tokens used.
- 02
Is this just a dashboard for my agent's scores?
No, this is a functional MCP. You connect it to your agent, and your AI client runs the calculations for you. It's a deterministic engine, not just a viewing portal.
- 03
Does this compare my agent to other models?
It doesn't compare your agent to other models. It measures your agent's performance against a defined baseline or against its own historical best performance.
- 04
What is the difference between the composite score and the core metrics?
Core metrics (like accuracy) are single indicators. The composite score is a weighted average that combines accuracy, latency, and efficiency into one single number, giving you a holistic health check.
- 05
Can I use this for non-AI tasks?
No. This MCP is specifically designed for evaluating the performance, cost, and reliability of AI agents and models.
- 06
How do I calculate the F1 score?
You can use the calculate_core_metrics capability by providing an array of task results. It will return the F1 score along with accuracy, precision, and recall.
- 07
What triggers a regression flag?
A regression flag is triggered via calculate_composite_and_health if the current accuracy falls below 95% of your specified baseline accuracy.
- 08
How is token efficiency measured?
Token efficiency is calculated by the calculate_efficiency_metrics capability as the ratio of successful tasks to the total number of tokens consumed.
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