An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Map-Reduce Partition Planner 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. Planifiez et optimisez vos pipelines de calcul distribué.

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 Map-Reduce Partition Planner.

  1. 01

    Calcul du volume de shuffle

    Estimez précisément les besoins en transfert de données entre les étapes de votre pipeline.

  2. 02

    Estimation du temps d'exécution

    Prédisez la durée totale de votre processus de traitement complet.

  3. 03

    Planification du partitionnement

    Déterminez la répartition idéale des enregistrements entre vos différents agents.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Pipeline Capacity Planning

Use the MCP to decide how many agents you need to process a specific record count within a time limit.

02

Network Load Management

Calculate shuffle volumes to prevent network bottlenecks during large data transfers.

03

Job Scheduling

Predict execution times to better coordinate when distributed jobs start and end.

04

Resource Allocation

Determine the exact number of records per agent to ensure balanced workloads.

Un connector, toutes les IAs

Map-Reduce Partition Planner 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 Map-Reduce Partition Planner 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 839 ms. Rapide en production.

Map-Reduce Partition Planner est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1036 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
726ms
Jour le plus lent
1036ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+19%

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 Map-Reduce Partition Planner, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Map-Reduce Partition Planner. 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.

Map-Reduce Partition Planner Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_x46GYvNVwmQnxgSmGYqCsESM9K8svqI6CYw0KF6I/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 — Map-Reduce Partition Planner capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "map-reduce-partition-planner-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_x46GYvNVwmQnxgSmGYqCsESM9K8svqI6CYw0KF6I/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 Map-Reduce Partition Planner 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 Map-Reduce Partition Planner délèguent.

Ce MCP s'adresse aux professionnels gérant des infrastructures de données massives et des systèmes distribués.

  • 01

    Data Engineer

    Pour optimiser la structure des pipelines et la répartition des ressources.

  • 02

    Architecte de données

    Pour modéliser mathématiquement les flux de travail distribués.

  • 03

    Spécialiste DevOps

    Pour anticiper les besoins en bande passante et les temps de traitement.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Map-Reduce Partition Planner.

  • 01

    What kind of clients can use this MCP?

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

  • 02

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect and use it.

  • 03

    Can I use this to predict how long a job will take?

    Yes, you can use the estimate_execution_time capability to project the duration of your processing pipeline.

  • 04

    How does it help with data partitioning?

    The plan_workload_partitioning capability calculates how to distribute your records across different agents.

  • 05

    Is this for real-time data or batch processing?

    This MCP is designed for modeling map-reduce workloads, which are typically used in batch processing and distributed computing.

  • 06

    How does this capability handle data skew?

    The plan_workload_partitioning capability calculates a skew ratio. If the ratio exceeds 3, it flags the reducer as 'hot', indicating that you should consider salting keys to balance the load.

  • 07

    Can I estimate network costs?

    Yes, by using calculate_shuffle_volume, you can determine the total bytes and megabytes that will be transferred during the shuffle phase.

  • 08

    What is the purpose of the execution time estimation?

    The estimate_execution_time capability projects the total duration of the pipeline by summing the map phase and reduce phase durations based on your specific workloads.

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