An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Embedding Similarity 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. Analysez la proximité mathématique de vos vecteurs multidimensionnels.

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.

Un connector, toutes les IAs

Embedding Similarity 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.

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 Embedding Similarity 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 630 ms. Rapide en production.

Embedding Similarity Calculator est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 889 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
514ms
Jour le plus lent
889ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-7%

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 Embedding Similarity Calculator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Embedding Similarity 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.

Embedding Similarity Calculator Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Jw1zV0EdxZijh9ns0Ve4DwNFVTYvTKlOlQyDwkeV/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 — Embedding Similarity Calculator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "embedding-similarity-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Jw1zV0EdxZijh9ns0Ve4DwNFVTYvTKlOlQyDwkeV/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 Embedding Similarity 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 Embedding Similarity Calculator délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels manipulant des données vectorielles et des modèles de machine learning. Il facilite l'analyse de proximité dans les espaces latents.

  • 01

    Data Scientist

    Pour valider la compatibilité des dimensions et calculer des métriques de similarité sur des embeddings.

  • 02

    Ingénieur ML

    Pour optimiser la recherche de voisins proches et comparer des représentations vectorielles.

  • 03

    Analyste de données

    Pour effectuer des calculs de distance mathématique sur des jeux de données multidimensionnels.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Embedding Similarity Calculator.

  • 01

    What metrics can this MCP calculate?

    It calculates cosine similarity, Euclidean distance, dot product, and Manhattan distance.

  • 02

    Can I use this with Claude?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    How does it handle large lists of vectors?

    It uses the ranking capability to sort through candidate vectors based on your chosen metric.

  • 04

    What happens if my vectors have different dimensions?

    The validation capability will identify that the dimensions are incompatible for group operations.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    What metrics are supported?

    The calculator supports Cosine Similarity, Euclidean Distance, Dot Product Similarity, and Manhattan Distance. Capabilities available: your_tool_name.

  • 07

    Do all vectors need to have the same size?

    Yes, for any mathematical comparison to be valid, all vectors involved must share the exact same dimensionality.

  • 08

    How does ranking work for distance metrics?

    For distance-based metrics like Euclidean and Manhattan, vectors with smaller values are ranked higher. For similarity-based metrics like Cosine and Dot Product, larger values are ranked higher.

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