An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Feature Scaler Engine 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. Précision mathématique absolue pour vos données de Machine Learning.

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 Feature Scaler Engine.

  1. 01

    Mise à l'échelle des caractéristiques

    Effectue de manière déterministe une standardisation (Z-Score) ou une mise à l'échelle MinMax sur vos colonnes numériques en local.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Neural Network Preprocessing

Scale input features to prevent gradient issues during training.

02

K-Means Clustering

Normalize features so that distance-based algorithms aren't biased by different units.

03

Image Data Preparation

Compress pixel intensity values into a 0 to 1 range for computer vision tasks.

04

Data Auditing

Get the exact statistical parameters used to transform a dataset for verification.

Automatisez une tâche

Mettez Feature Scaler Engine 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

Feature Scaler Engine 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 Feature Scaler Engine 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 847 ms. Rapide en production.

Feature Scaler Engine est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1109 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
676ms
Jour le plus lent
1109ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+8%

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 Feature Scaler Engine, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Feature Scaler Engine. 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.

Feature Scaler Engine Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_F7GwWGq3LmnuDkiU1owmlZfI1wLX3GKZ5metNm37/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 — Feature Scaler Engine capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "feature-scaler-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_F7GwWGq3LmnuDkiU1owmlZfI1wLX3GKZ5metNm37/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 Feature Scaler Engine 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 Feature Scaler Engine délèguent.

Ce MCP est conçu pour les professionnels de la donnée qui manipulent des algorithmes sensibles à l'échelle des variables.

  • 01

    Data Scientist

    Pour préparer les jeux de données destinés aux réseaux de neurones et au clustering.

  • 02

    Ingénieur Machine Learning

    Pour garantir la précision mathématique des transformations de caractéristiques sans erreurs de calcul LLM.

  • 03

    Analyste de données

    Pour normaliser rapidement des colonnes numériques complexes de manière déterministe.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Feature Scaler Engine.

  • 01

    Does this MCP prevent LLM math errors?

    Yes. It moves the calculation from the LLM's reasoning process to a deterministic math library, ensuring the results are mathematically perfect.

  • 02

    What scaling methods are supported?

    It supports both Z-Score standardization (Mean=0, Variance=1) and MinMax scaling (Range 0-1).

  • 03

    Is my data sent to an external server for processing?

    No. The scaling happens locally on your machine, which keeps your sensitive training data private.

  • 04

    Can I scale multiple columns at the same time?

    Yes. You can specify multiple features to be scaled in a single command.

  • 05

    How do I use the scaling metrics later?

    The MCP returns the exact means, standard deviations, minimums, and maximums used, allowing you to perform inverse transformations if needed.

  • 06

    What is the difference between Standard and MinMax scaling?

    Standard scaling (Z-Score) centers data at 0 with a variance of 1, ideal for algorithms that assume normally distributed features. MinMax compresses all values precisely between 0 and 1, ideal for neural networks and distance-based algorithms.

  • 07

    Are the computed scaling parameters returned for inverse transforms?

    Yes. The JSON response includes the exact Mean and Std Dev (for Standard) or Min and Max (for MinMax) used to scale each column, enabling precise inverse transformations when needed.

  • 08

    Can it scale 10+ columns at once?

    Absolutely. Pass a JSON array of all column names and they will all be scaled simultaneously in memory. The engine processes each column independently with its own computed metrics.

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