An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Causal-Graph Navigator à ChatGPT, Claude et Gemini

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. Éliminez les corrélations fallacieuses grâce à la rigueur des graphes.

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 · 1 capacité

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01

1 capacité dans cet ensemble.

Sur 1 disponible via Causal-Graph Navigator.

  1. 01

    Valider l'inférence causale

    Un outil de réflexion structurée qui force l'agent à cartographier les variables, définir des arêtes causales avec justification mécaniste et isoler les corrélations des causes réelles.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Root Cause Analysis

Identify the actual trigger in a technical system failure instead of chasing symptoms.

02

Economic Modeling

Verify if a specific policy change drives a market outcome or if a third variable is responsible.

03

Product Impact Assessment

Determine if a new feature actually changed user behavior or if the change was coincidental.

04

Scientific Hypothesis Testing

Use the agent to build a logical DAG to test the validity of a proposed causal mechanism.

Automatisez une tâche

Mettez Causal-Graph Navigator 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

Causal-Graph Navigator 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 Causal-Graph Navigator 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 856 ms. Rapide en production.

Causal-Graph Navigator est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1111 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
642ms
Jour le plus lent
1111ms
Tendance sur 14 jours
Stable0%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 1 capacité arrive prête 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 Causal-Graph Navigator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Causal-Graph Navigator. 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.

Causal-Graph Navigator Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/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 — Causal-Graph Navigator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "causal-graph-navigator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/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 Causal-Graph Navigator 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 Causal-Graph Navigator délèguent.

Cet outil est conçu pour les experts qui manipulent des systèmes complexes et nécessitent une analyse de cause à effet rigoureuse.

  • 01

    Data Scientist

    Pour valider les modèles de causalité et éviter les biais de corrélation dans les jeux de données.

  • 02

    Analyste de systèmes

    Pour identifier les causes racines réelles dans des architectures logicielles ou industrielles complexes.

  • 03

    Ingénieur en IA

    Pour auditer le raisonnement des LLM et corriger les hallucinations de type dérive statistique.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Causal-Graph Navigator.

  • 01

    What is statistical drift in AI reasoning?

    Statistical drift happens when an AI treats two things that frequently appear together as being causally linked, even when no direct relationship exists.

  • 02

    How does this MCP prevent circular reasoning?

    It uses Directed Acyclic Graph (DAG) principles to ensure that the agent cannot create invalid feedback loops where A causes B and B causes A without a temporal distinction.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, this MCP is compatible with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    What is a 'node' in this context?

    A node is a precisely defined variable, event, or entity. The capability rejects vague concepts in favor of specific, measurable conditions.

  • 05

    Does this capability automate the graph building?

    The capability provides the framework and constraints that force your agent to perform the graph building and validation itself.

  • 06

    Why do LLMs confuse correlation with causation?

    Transformers are trained to predict the next token based on statistical patterns. If two concepts appear together frequently, the model assumes a causal link, ignoring whether one actually influences the other. By forcing graph isolation, we break this associative heuristic.

  • 07

    What is a cycle error in a causal graph?

    A cycle error happens when entities are circular (e.g. A causes B and B causes A) without discrete temporal steps. In structural causal models, causal dependencies must form a Directed Acyclic Graph (DAG) to allow valid mathematical interventions.

  • 08

    How does it represent the causal graph?

    The capability maps nodes as distinct string arrays and edges as causal directional pairs (e.g., NodeA -> NodeB). The logic engine validates these relationships before letting the model derive the final path trace.

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