An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Lentil Splitting Yield Predictor 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. Anticipez le rendement et la qualité de vos lentilles.

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 · 4 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via Lentil Yield Predictor.

  1. 01

    Classer par grade

    Attribue un grade commercial au lot en fonction du rendement et de la qualité prédits.

  2. 02

    Estimer la performance de cuisson

    Prédit le temps de cuisson nécessaire et les propriétés d'absorption d'eau.

  3. 03

    Calculer la marge de transformation

    Fournit une marge financière ou d'efficacité basée sur la perte prédite lors du fractionnement.

  4. 04

    Prédire le rendement de fractionnement

    Calcule le volume attendu de dhal utilisable et le pourcentage de graines cassées.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Production Planning

Calculate how much dhal a specific batch will produce before starting the machines.

02

Quality Standardization

Use cooking performance predictions to ensure consistent product quality.

03

Inventory Grading

Quickly categorize different lentil batches into commercial grades.

04

Financial Forecasting

Determine processing margins to account for seed loss during splitting.

Un connector, toutes les IAs

Lentil Yield Predictor 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 Lentil Yield Predictor 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 866 ms. Rapide en production.

Lentil Yield Predictor est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1155 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
737ms
Jour le plus lent
1155ms
Tendance sur 14 jours
Stable-1%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 4 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 Lentil Yield Predictor, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Lentil Yield Predictor. 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.

Lentil Yield Predictor Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_O1kFG2C54FR8BnfZu8T6OSgfo8X4gnLmVpvDX8mW/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 — Lentil Yield Predictor capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "lentil-splitting-yield-predictor-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_O1kFG2C54FR8BnfZu8T6OSgfo8X4gnLmVpvDX8mW/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 Lentil Yield Predictor 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 Lentil Yield Predictor délèguent.

Cet outil s'adresse aux professionnels de l'agroalimentaire spécialisés dans le traitement des légumineuses.

  • 01

    Responsable de production

    Pour optimiser les processus de transformation et anticiper les pertes.

  • 02

    Contrôleur qualité

    Pour assurer la conformité des lots et la classification commerciale.

  • 03

    Gestionnaire de stock

    Pour prévoir les volumes de dhal disponibles et gérer les marges.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Lentil Yield Predictor.

  • 01

    What data do I need to predict lentil yield?

    You need to provide seed size, coat thickness, and moisture content to get an accurate prediction.

  • 02

    Can this MCP help with cooking times?

    Yes, the estimate_cooking_performance capability predicts both the time required and the water absorption properties.

  • 03

    How does it handle commercial grading?

    The classify_grade capability assigns a grade to a batch by looking at the predicted yield and quality outcomes.

  • 04

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

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

  • 06

    How does harvest timing affect the results?

    Harvest timing influences seed coat integrity. Using predict_splitting_yield with a 'late' harvest timing will account for increased fragility and higher breakage risk.

  • 07

    Can I determine the commercial grade of my batch?

    Yes, by using the classify_grade capability with the yield and breakage data obtained from the prediction capabilities.

  • 08

    What information is needed to predict cooking time?

    To use estimate_cooking_performance, you need to provide the seed size, moisture content, cooking quality rating, and the specific variety.

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