An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Reasoning Step Word Count Analyzer 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. Mesurez la profondeur cognitive de vos traces ReAct.

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 Reasoning Step Word Count Analyzer.

  1. 01

    Agrégation de métriques

    Résume les schémas de raisonnement en consolidant les données sur l'ensemble des traces analysées.

  2. 02

    Analyse de la verbosité

    Calcule le ratio entre la pensée et l'action pour détecter les comportements zero-shot.

  3. 03

    Identification des étapes denses

    Repère les moments précis où l'effort cognitif du modèle est le plus élevé.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Debugging Agent Logic

Use the verbosity ratio to see if an agent is failing because it isn't 'thinking' enough before acting.

02

Prompt Optimization

Compare verbosity metrics before and after prompt changes to see if you've increased reasoning depth.

03

Workflow Auditing

Run aggregate metrics on a batch of traces to ensure consistent agent behavior.

04

Model Comparison

Analyze how different models distribute word counts between thought and action phases.

Un connector, toutes les IAs

Reasoning Step Word Count Analyzer 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 Reasoning Step Word Count Analyzer 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 875 ms. Rapide en production.

Reasoning Step Word Count Analyzer est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1049 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
754ms
Jour le plus lent
1049ms
Tendance sur 14 jours
Stable0%

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 Reasoning Step Word Count Analyzer, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Reasoning Step Word Count Analyzer. 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.

Reasoning Step Word Count Analyzer Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_ekv3hS0trxu4SmkQGQPI5KigM6tgHZpfvfQmz7Gj/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 — Reasoning Step Word Count Analyzer capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "reasoning-step-word-count-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_ekv3hS0trxu4SmkQGQPI5KigM6tgHZpfvfQmz7Gj/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 Reasoning Step Word Count Analyzer 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 Reasoning Step Word Count Analyzer délèguent.

Cet outil s'adresse aux experts travaillant sur l'optimisation des modèles de langage.

  • 01

    Ingénieur IA

    Pour évaluer la qualité du raisonnement des modèles LLM.

  • 02

    Data Scientist

    Pour analyser les métriques de performance des traces ReAct.

  • 03

    Développeur LLM

    Pour identifier et corriger les comportements zero-shot indésirables.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Reasoning Step Word Count Analyzer.

  • 01

    What is a ReAct trace?

    A ReAct trace is a log of the Reasoning and Acting steps an agent takes to complete a task. This MCP analyzes the text within those specific phases.

  • 02

    How does this MCP detect zero-shot behavior?

    It uses the analyze_trace_verbosity capability to check if the thought block is too brief relative to the action, which indicates the agent skipped reasoning.

  • 03

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 04

    Can I analyze multiple traces at once?

    Yes, the aggregate_trace_metrics capability is designed to summarize reasoning patterns across entire sets of traces.

  • 05

    What is the verbosity ratio?

    It is the mathematical ratio between the number of words in the 'Thought' phase and the number of words in the 'Action' phase.

  • 06

    What is a zero-shot indicator in this context?

    A zero-shot indicator is triggered when the analyze_trace_verbosity capability finds that the thought block contains fewer than 10 words, suggesting the model skipped detailed reasoning.

  • 07

    How is the verbosity ratio calculated?

    The verbosity ratio is the total word count of the thought block divided by the total word count of the action block.

  • 08

    Can I summarize multiple steps at once?

    Yes, you can use aggregate_trace_metrics to get a high-level summary of total steps, average verbosity, and zero-shot counts for a collection of analysis results.

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