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Connectez Nyc Schools Education 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. Analysez les données scolaires de New York en un instant.

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.

How Vinkius works: one connection, every tool, in any AI
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.

Ensemble complet · 6 capacités

L'ensemble complet des capacités de NYC Open Data.

Voici les actions exactes que votre IA peut choisir quand vous lui demandez de travailler avec NYC Open Data.

Ensemble de capacités01 / 02

01-03

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via NYC Open Data.

  1. 01

    Obtenir l'absentéisme de la ville

    Accédez aux statistiques d'assiduité et d'absentéisme chronique pour l'ensemble de la ville, par niveau et par catégorie.

  2. 02

    Consulter les performances des lycées

    Récupérez les notes du School Quality Guide, les taux de réussite en anglais et mathématiques ainsi que les données démographiques d'un lycée via son DBN.

  3. 03

    Analyser l'absentéisme d'une école

    Obtenez le taux d'assiduité et les données d'absentéisme chronique d'un établissement spécifique, détaillés par niveau et par catégorie.

Ensemble de capacités02 / 02

04-06

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 6 disponibles via NYC Open Data.

  1. 04

    Lister les lycées publics

    Parcourez le répertoire des lycées publics du NYC DOE en filtrant par arrondissement ou par nom d'établissement.

  2. 05

    Rechercher la capacité d'inscription

    Vérifiez les capacités d'accueil et le taux d'utilisation des bâtiments et des organisations scolaires par district.

  3. 06

    Rechercher les indicateurs de qualité

    Identifiez les indicateurs des rapports de qualité des écoles via leur nom ou leur code DBN.

Un connector, toutes les IAs

NYC Open Data 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 NYC Open Data 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.

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 6 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 NYC Open Data, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de NYC Open Data. 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.

NYC Open Data Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bUIVk7ieDGEY0IsJaTKbPFQdY66dN4WGApyogKPJ/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 — NYC Open Data capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "nyc-schools-education-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bUIVk7ieDGEY0IsJaTKbPFQdY66dN4WGApyogKPJ/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 ? Comment donner à Claude l'accès à NYC Open Data

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de NYC Open Data délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de l'analyse de données éducatives et aux acteurs de la décision publique.

  • 01

    Chercheurs en éducation

    Pour analyser les tendances de l'absentéisme et les performances scolaires sur le long terme.

  • 02

    Journalistes d'investigation

    Pour enquêter sur l'équité scolaire et les capacités d'accueil des établissements.

  • 03

    Analystes de politiques publiques

    Pour évaluer l'utilisation des infrastructures et les indicateurs de qualité du système éducatif.

FAQ

Les questions des utilisateurs de NYC Open Data.

  • 01

    Do I need an API key to use this?

    No. This MCP provides keyless access to the NYC Department of Education records.

  • 02

    How do I identify a specific school?

    You should use the 6-digit District Borough Number (DBN), such as 04M479, to ensure accuracy.

  • 03

    What years of attendance data are available?

    Attendance data covers school years from 2016-17 through 2022-23.

  • 04

    Can I filter high schools by location?

    Yes. You can filter the high school directory by borough or by a partial school name.

  • 05

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 06

    Do I need an API key?

    No. NYC Open Data serves all public datasets anonymously over its SODA API (data.cityofnewyork.us). This MCP defines no credentials and needs nothing configured.

  • 07

    How are schools identified?

    By their 6-digit DBN code (e.g. "04M479"). get_school_chronic_absenteeism and get_high_school_performance require the DBN; the other capabilities can search by school name (partial match).

  • 08

    What year formats do the education datasets use?

    School Quality Reports use 4-digit report years (2016–2025). Attendance and absenteeism datasets use school years in "YYYY-YY" form ("2016-17" through "2022-23"). The high school directory and the performance ratings are the 2019-20 editions.

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