An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Data Preparation Estimator 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. Obtenez une planification complète et fiable de votre investissement IA.

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 · 4 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via AI Data Prep Estimator.

  1. 01

    Estimer le délai de préparation

    Répond à la question : "Combien de semaines la phase de préparation des données prendra-t-elle ?"

  2. 02

    Résumé complet de l'investissement

    Fournit une vue d'ensemble de l'investissement, du temps et de la qualité de votre plan de préparation.

  3. 03

    Prédire le score de qualité des données

    Détermine la qualité attendue des données préparées en fonction de la stratégie que vous choisissez.

  4. 04

    Estimer le budget de préparation

    Calcule le coût financier nécessaire pour préparer cet ensemble de données.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Starting a new image recognition project

You need to know if your current dataset size and required labeling effort will fit within the quarter's budget and timeline.

02

Evaluating legacy data sources

Before committing to migrating old data, use the MCP to estimate the cost and time needed to clean and standardize the records.

03

Pitching an AI product to investors

Generate a detailed, data-backed investment summary that shows exactly what the data preparation phase requires.

04

Scaling a successful pilot project

Determine if the current data preparation process can handle a 10x increase in data volume without ballooning costs or delays.

Un connector, toutes les IAs

AI Data Prep Estimator 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 AI Data Prep Estimator 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 931 ms. Rapide en production.

AI Data Prep Estimator est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1141 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
681ms
Jour le plus lent
1141ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+28%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 4 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 AI Data Prep Estimator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Data Prep Estimator. 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.

AI Data Prep Estimator Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_kwWZZlX9cEbWk5rrXHbqISdKwxwjnWrlaO34C5Bd/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 — AI Data Prep Estimator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-data-preparation-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_kwWZZlX9cEbWk5rrXHbqISdKwxwjnWrlaO34C5Bd/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 AI Data Prep Estimator 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 AI Data Prep Estimator délèguent.

Ce MCP Connector est indispensable pour les équipes de Data Science et les chefs de projet qui doivent planifier des initiatives d'intelligence artificielle. Il permet de transformer l'incertitude des coûts et des délais en données concrètes et mesurables. Vous saurez exactement combien d'effort et d'argent il vous faudra pour que vos données soient prêtes à l'entraînement.

  • 01

    Data Scientist

    Pour évaluer la faisabilité technique et la qualité des données avant de commencer un modèle.

  • 02

    Chef de Projet IA

    Pour établir un calendrier réaliste et obtenir un budget précis pour le lancement du projet.

  • 03

    CTO / Directeur Technique

    Pour justifier l'investissement en IA auprès de la direction en quantifiant les ressources nécessaires.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Data Prep Estimator.

  • 01

    Does this estimate cover labeling costs?

    Yes. The capabilities factor in labeling needs and complexity. The budget estimate accounts for both automated processing and the cost associated with manual labeling efforts.

  • 02

    What variables do I need to provide?

    You must provide details on the data volume, the required cleaning intensity, the number of labeling samples, and the overall preprocessing complexity.

  • 03

    Is this just a rough guess?

    No. The MCP uses established models to calculate the investment. It provides measurable estimates for budget, timeline, and quality score, giving you concrete planning data.

  • 04

    Can I get a summary or separate estimates?

    You can use the get_prep_summary capability for a full overview, or you can use specific capabilities like estimate_preparation_budget or estimate_preparation_timeline if you only need one metric.

  • 05

    How do I get a full overview of my data prep plan?

    You can use the get_prep_summary capability to receive a unified report containing total cost, total weeks, quality score, and cost per GB.

  • 06

    Can I estimate the time required for manual labeling?

    Yes, use estimate_preparation_timeline and specify the processingMode as 'manual_heavy' to account for human-in-the-loop requirements.

  • 07

    How is the data quality score determined?

    The predict_data_quality_score capability calculates the score based on cleaning intensity, labeling volume, and the complexity of the data.

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