An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Dataframe Aggregator Engine 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. Réalisez des agrégations ultra-rapides sur des fichiers CSV massifs.

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 arquero.

  1. 01

    Agrégation de DataFrame

    Effectuez des opérations de GroupBy, de Pivot et des agrégations ultra-rapides et déterministes sur des chaînes CSV massives en local.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Large Scale Sales Summaries

Group millions of transaction rows by region or product to find total revenue.

02

HR Data Rollups

Calculate average salaries or age distributions across different departments.

03

User Activity Audits

Count active users or specific event occurrences across massive export files.

04

Data Cleaning and Pivoting

Reshape raw CSV data into structured pivot tables for reporting.

Automatisez une tâche

Mettez arquero 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

arquero 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 arquero 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 961 ms. Rapide en production.

arquero est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1084 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
780ms
Jour le plus lent
1084ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+5%

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 arquero, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de arquero. 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.

arquero Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bJtQDTXCWq4XDZooGgwkm8PaGBY9YZu2Ymvsdmvb/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 — arquero capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "dataframe-aggregator-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bJtQDTXCWq4XDZooGgwkm8PaGBY9YZu2Ymvsdmvb/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 arquero 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 arquero délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels manipulant des volumes de données trop importants pour les fenêtres de contexte des LLM.

  • 01

    Data Analyst

    Pour effectuer des calculs statistiques rapides sur des fichiers CSV sans erreurs de calcul.

  • 02

    Data Scientist

    Pour préparer et agréger des jeux de données massifs avant analyse.

  • 03

    Développeur

    Pour automatiser le traitement de données via des outils MCP haute performance.

FAQ

Les questions des utilisateurs de arquero.

  • 01

    How does this MCP prevent AI hallucinations?

    It moves the math from the language model to a dedicated calculation engine. The AI only sees the final, computed numbers, not the raw data it has to guess at.

  • 02

    Can I use this with large CSV files?

    Yes. It is specifically designed to handle massive CSVs that would exceed the context limits of standard AI clients.

  • 03

    What engine is used for the calculations?

    The MCP uses Arquero, a high-performance JavaScript data engine used for professional data wrangling.

  • 04

    Will this save me money on tokens?

    Yes. Because the engine processes the raw rows and only sends the small, aggregated result back to the AI, you avoid paying for millions of unnecessary tokens.

  • 05

    Which AI clients can use this MCP?

    Any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 06

    What is the maximum CSV size supported?

    The engine runs locally via Node.js, meaning it can handle gigabytes of CSV data as long as your machine has sufficient RAM. There is no artificial size cap.

  • 07

    Which aggregation functions are supported?

    Currently: sum, mean, count, min, and max. You can map different columns to different aggregations in a single call (e.g., sum Revenue and count Orders simultaneously).

  • 08

    Why use Arquero instead of sending the CSV to the AI?

    LLMs charge per token. A large CSV can cost dollars per query and the math will be hallucinated. Arquero is free, local, and processes data with mathematically perfect deterministic precision.

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