An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Lactate Threshold Estimator 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. Identifiez vos limites physiologiques sans tests en laboratoire.

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 · 3 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-03

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 3 disponibles via Lactate Threshold Estimator.

  1. 01

    Estimer le MLSS

    Calcule les paramètres du MLSS en se basant sur un effort soutenu.

  2. 02

    Générer des zones

    Crée des zones d'entraînement spécifiques à partir d'un seuil identifié.

  3. 03

    Détecter la dérive cardiaque

    Identifie le seuil de dérive de la fréquence cardiaque via l'analyse de séries temporelles.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Replacing Lab Tests

Use the MLSS capability to estimate thresholds when you cannot access a metabolic cart.

02

Training Zone Setup

Generate five specific intensity zones after identifying a threshold via heart rate drift.

03

Analyzing Steady State Efforts

Input a one-hour sustainable effort to find your metabolic limit.

04

Monitoring Cardiovascular Drift

Feed time-series heart rate and workload data to your agent to find the decoupling point.

Automatisez une tâche

Mettez Lactate Threshold Estimator 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

Lactate Threshold Estimator 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 Lactate Threshold Estimator 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 764 ms. Rapide en production.

Lactate Threshold Estimator est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 879 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
587ms
Jour le plus lent
879ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-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. 3 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 Lactate Threshold Estimator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Lactate Threshold Estimator. 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.

Lactate Threshold Estimator Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_517JLk8fbZ9o9yNBVIHfaqcSz8CynDAMBuXsidVE/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 — Lactate Threshold Estimator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "lactate-threshold-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_517JLk8fbZ9o9yNBVIHfaqcSz8CynDAMBuXsidVE/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 Lactate Threshold Estimator 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 Lactate Threshold Estimator délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de la performance physique et aux athlètes cherchant une précision physiologique sans contraintes de laboratoire.

  • 01

    Entraîneurs sportifs

    Pour personnaliser les programmes d'entraînement de leurs athlètes.

  • 02

    Athlètes de haut niveau

    Pour suivre l'évolution de leur condition physique et de leurs seuils.

  • 03

    Spécialistes de la physiologie

    Pour analyser rapidement les données de charge et de fréquence cardiaque.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Lactate Threshold Estimator.

  • 01

    How does this MCP estimate lactate threshold?

    It uses two methods: estimating MLSS from a sustainable one-hour effort or detecting heart rate drift from time-series workload data.

  • 02

    Do I need a lab to use this?

    No. This MCP is designed to provide non-invasive estimates using your existing effort and heart rate data.

  • 03

    What kind of training zones does it produce?

    It generates five specific zones, ranging from recovery to anaerobic, based on your current fitness and athlete classification.

  • 04

    Can I use this with my existing heart rate data?

    Yes. You can provide time-series heart rate and workload data to detect cardiovascular decoupling.

  • 05

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 06

    How does the MLSS estimation work?

    The estimate_mlss capability uses a sustainable effort (like a pace or power you can hold for about an hour) to calculate your threshold intensity, pace, and power relative to your VO2max.

  • 07

    What is required for HR drift detection?

    To use detect_hr_drift, you need sequential arrays of heart rate, workload (power or pace), and elapsed time in seconds recorded during a steady-state exercise session.

  • 08

    Can I update my training zones automatically?

    Yes. After identifying a threshold via MLSS or drift, you can use generate_zones to recalculate five specific intensity ranges based on your athlete level (Beginner, Intermediate, or Advanced).

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