An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Gradient AI LLM API Finetuning 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. Déployez et affinez vos modèles d'IA sur mesure.

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 · 19 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 05

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 19 disponibles via Gradient AI.

  1. 01

    Répondre à une question

    Répond à une question en s'appuyant sur un document source spécifique.

  2. 02

    Entraîner un modèle

    Entraîne un modèle en utilisant les échantillons de données fournis.

  3. 03

    Obtenir les détails d'un modèle

    Récupère les informations techniques d'un modèle spécifique.

  4. 04

    Récupérer une transcription

    Récupère le résultat d'un travail de transcription audio.

Ensemble de capacités02 / 05

05-08

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 19 disponibles via Gradient AI.

  1. 05

    Lister les modèles d'embeddings

    Affiche la liste des modèles disponibles pour la génération d'embeddings.

  2. 06

    Lister les modèles

    Affiche la liste des modèles de base et des modèles affinés disponibles.

  3. 07

    Lister les collections RAG

    Affiche toutes les collections RAG présentes dans l'espace de travail.

  4. 08

    Résumer un document

    Produit un résumé synthétique d'un document.

Ensemble de capacités03 / 05

09-12

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 19 disponibles via Gradient AI.

  1. 09

    Analyser le sentiment

    Analyse la tonalité émotionnelle d'un document.

  2. 10

    Générer une complétion

    Génère une suite de texte pour un prompt donné.

  3. 11

    Générer des embeddings

    Crée des vecteurs d'embeddings pour les entrées fournies.

  4. 12

    Personnaliser un document

    Adapte le contenu d'un document pour une audience spécifique.

Ensemble de capacités04 / 05

13-16

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 19 disponibles via Gradient AI.

  1. 13

    Téléverser un fichier

    Envoie un fichier pour être utilisé dans d'autres opérations.

  2. 14

    Extraire un PDF

    Extrait le texte et les données d'un fichier PDF.

  3. 15

    Créer un modèle

    Crée une nouvelle instance de modèle affiné.

  4. 16

    Créer une collection RAG

    Crée une collection dédiée aux opérations de RAG.

Ensemble de capacités05 / 05

17-19

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 19 disponibles via Gradient AI.

  1. 17

    Lancer une transcription

    Démarre une tâche de transcription audio.

  2. 18

    Supprimer un modèle

    Supprime un modèle affiné de l'espace de travail.

  3. 19

    Extraire des entités

    Extrait des données structurées d'un document selon un schéma précis.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Custom Model Iteration

An engineer fine-tunes a model on niche data and immediately tests its completions.

02

Automated Data Extraction

A developer uploads a PDF and uses the agent to extract structured entities.

03

RAG Pipeline Setup

A data scientist creates a RAG collection and generates embeddings for a knowledge base.

04

Sentiment Monitoring

An analyst runs sentiment analysis on large batches of text documents.

Automatisez une tâche

Mettez Gradient AI 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

Gradient AI 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 Gradient AI 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 1057 ms. Rapide en production.

Gradient AI est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1267 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
880ms
Jour le plus lent
1267ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+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. 19 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 Gradient AI, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Gradient AI. 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.

Gradient AI Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/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 — Gradient AI capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "gradient-ai-llm-api-finetuning-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/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 Gradient AI 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 Gradient AI délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels de l'IA qui ont besoin d'une infrastructure robuste pour l'entraînement et le déploiement de modèles.

  • 01

    Ingénieurs IA

    Pour itérer rapidement sur les expériences de fine-tuning et tester les complétions de modèles.

  • 02

    Data Scientists

    Pour générer des embeddings et effectuer des analyses NLP sans configuration locale complexe.

  • 03

    Développeurs

    Pour intégrer des capacités LLM avancées dans des applications avec un minimum de friction.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Gradient AI.

  • 01

    How do I connect this MCP to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and connect your client once. After that, the capabilities are ready to use in Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 02

    What credentials do I need?

    You will need your Gradient API Key and your Workspace ID to authenticate the connection.

  • 03

    Can I use my own fine-tuned models?

    Yes, you can list, create, and manage your custom fine-tuned model instances through the MCP.

  • 04

    Does this support RAG?

    Yes, you can create RAG collections and generate embeddings for retrieval tasks.

  • 05

    Can I process PDF files?

    Yes, the MCP includes capabilities to upload files and extract text or data from PDFs.

  • 06

    How can I start training a custom model with my own data?

    You can use the fine_tune_model capability. Simply provide the model ID and an array of training samples. The agent will handle the submission to Gradient's training infrastructure.

  • 07

    Can I use RAG (Retrieval Augmented Generation) with this server?

    Yes! The complete_model capability includes an optional rag parameter, allowing you to provide context or collection IDs to ground the model's responses in specific data.

  • 08

    How do I generate vector embeddings for my documents?

    Use the generate_embeddings capability by specifying a model slug (like 'bge-large') and a list of text inputs. It will return the high-dimensional vectors for your text.

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