An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Retention Time Predictor 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. Prédisez avec précision les comportements chromatographiques de vos composés.

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 Retention Time Predictor.

  1. 01

    Comparer les performances des colonnes

    Prédisez l'impact du changement de type de colonne sur le comportement de rétention d'un ensemble de composés.

  2. 02

    Prédire le temps de rétention

    Calculez le temps de rétention attendu pour un composé spécifique selon des conditions chromatographiques définies.

  3. 03

    Analyser l'efficacité du gradient

    Évaluez comment une modification de la composition de la phase mobile influence le profil d'élution.

  4. 04

    Calculer la sélectivité

    Déterminez la capacité de séparation de deux composés différents avec un montage chromatographique précis.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Method Pre-screening

Predict elution times for new compounds to decide if a specific column is worth testing.

02

Column Selection

Compare how different column types affect the retention of a specific compound set.

03

Gradient Optimization

Model how changing acetonitrile percentages affects the elution profile of an analyte.

04

Separation Assessment

Calculate selectivity between two analytes to ensure they will separate on a chosen setup.

Un connector, toutes les IAs

Retention Time 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 Retention Time 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 910 ms. Rapide en production.

Retention Time Predictor est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 982 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
750ms
Jour le plus lent
982ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+8%

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 Retention Time Predictor, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Retention Time 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.

Retention Time Predictor Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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 — Retention Time Predictor capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "retention-time-predictor-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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 Retention Time 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 Retention Time Predictor délèguent.

Ce MCP s'adresse aux professionnels de la chimie analytique cherchant à automatiser la prédiction de données chromatographiques.

  • 01

    Chimiste analytique

    Pour optimiser les méthodes de séparation et prédire les résultats avant l'expérimentation réelle.

  • 02

    Ingénieur en R&D

    Pour modéliser le comportement de nouvelles molécules par rapport aux phases stationnaires disponibles.

  • 03

    Spécialiste en automatisation de laboratoire

    Pour intégrer des capacités de calcul QSRR directement dans des flux de travail pilotés par IA.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Retention Time Predictor.

  • 01

    What is the basis for these retention predictions?

    The predictions are based on Quantitative Structure-Retention Relationships (QSRR) using molecular structure, column properties, and mobile phase composition.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I use this to optimize my gradient elution?

    Yes, the analyze_gradient_efficiency capability allows you to model how changes in mobile phase composition impact elution profiles.

  • 04

    Does this MCP require me to host anything?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start working.

  • 05

    Can I compare different columns?

    Yes, the compare_column_performance capability predicts how switching column types changes retention behavior for your compounds.

  • 06

    What inputs are required for retention time prediction?

    You must provide the SMILES string of the compound, the column properties (stationary phase, length, particle size), the mobile phase details, and the operating temperature.

  • 07

    Can I compare different columns for my compounds?

    Yes, use the compare_column_performance capability to predict how switching between different column types will change the retention behavior for a set of compounds.

  • 08

    How does temperature affect the results?

    The model applies temperature as a scaling factor to the base retention time, accounting for the increased kinetic energy and decreased interaction strength at higher temperatures.

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