An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Forefront 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. Pilotez vos modèles et vos pipelines par simple conversation.

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 · 10 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 03

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Forefront.

  1. 01

    Créer un jeu de données

    Génère un ensemble de données à partir d'une sélection de pipeline.

  2. 02

    Créer un pipeline

    Lance un nouveau pipeline pour collecter les sorties de vos modèles LLM.

  3. 03

    Ajouter des données

    Ajoute des échantillons de données à un pipeline existant.

  4. 04

    Lister les pipelines

    Affiche la liste complète de vos pipelines actifs.

Ensemble de capacités02 / 03

05-07

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Forefront.

  1. 05

    Générer une réponse chat

    Crée une réponse de modèle en utilisant le format chat-ml pour une conversation donnée.

  2. 06

    Générer une complétion

    Produit une réponse textuelle à partir d'un prompt unique.

  3. 07

    Lancer un fine-tuning

    Initialise un travail d'entraînement personnalisé sur des modèles de base.

Ensemble de capacités03 / 03

08-10

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Forefront.

  1. 08

    Récupérer un pipeline

    Récupère les détails d'un objet pipeline spécifique via son identifiant.

  2. 09

    Compter les pipelines

    Retourne le nombre d'éléments dans une sélection de pipelines.

  3. 10

    Extraire des échantillons

    Récupère les échantillons de données d'une sélection de pipeline.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Rapid Prototyping

Test different model prompts and completions directly in your coding environment.

02

Model Optimization

Start a fine-tuning job when a base model fails to meet specific requirements.

03

Data Logging

Set up pipelines to automatically collect and organize model responses for later analysis.

04

Dataset Building

Turn collected pipeline data into structured datasets for future training.

Automatisez une tâche

Mettez Forefront 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

Forefront 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 Forefront 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 980 ms. Rapide en production.

Forefront est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1509 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
785ms
Jour le plus lent
1509ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+12%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 10 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 Forefront, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

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

Forefront Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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 — Forefront capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "forefront-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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 Forefront 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 Forefront délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels de l'IA qui souhaitent automatiser la gestion de leurs modèles.

  • 01

    Ingénieur ML

    Pour gérer le fine-tuning et les jeux de données de modèles.

  • 02

    Développeur IA

    Pour intégrer des complétions de texte et des pipelines de données dans des applications.

  • 03

    Data Scientist

    Pour orchestrer la collecte et l'organisation des sorties de LLM.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Forefront.

  • 01

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 02

    Do I need to provide my own API key?

    Yes, you will need to enter your Forefront API Key to authenticate the connection.

  • 03

    Can I run fine-tuning jobs through my agent?

    Yes, you can use the create_fine_tune capability to start custom training jobs on base models.

  • 04

    How do I collect model outputs?

    You can use the pipeline capabilities to create a pipeline and add data samples to it.

  • 05

    Is the hosting managed?

    Yes, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    How can I generate a model response using a chat conversation?

    You can use the create_chat_completion capability. Provide the model name and an array of messages in chat-ml format to receive the generated response.

  • 07

    Can I start a custom fine-tuning job directly from my agent?

    Yes! Use the create_fine_tune capability by specifying the name of your fine-tuned model, the baseModel, and the trainingDataset ID to begin training.

  • 08

    How do I collect LLM outputs using pipelines?

    First, create a pipeline using create_pipeline. Once created, you can use add_pipeline_data to log messages, user IDs, and custom metadata directly into that pipeline.

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