An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Scale Prediction Model 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. Anticipez les risques de précipitation minérale en temps réel.

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 Scale Prediction Model.

  1. 01

    Prédire l'impact du mélange

    Calcule comment l'introduction d'une seconde source d'eau affectera la formation de tartre.

  2. 02

    Analyser la saturation

    Détermine l'état thermodynamique de minéraux spécifiques selon la chimie de l'eau et l'environnement.

  3. 03

    Recommander un inhibiteur

    Suggère l'intervention chimique optimale pour prévenir le tartre identifié.

  4. 04

    Évaluer le risque opérationnel

    Fournit un résumé global des risques de tartre pour une plage de conditions de fonctionnement.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Seawater Injection Planning

Predict how mixing seawater with formation water will change your scaling risk profile.

02

Inhibitor Optimization

Get specific chemical dosage suggestions to prevent identified mineral scales.

03

Production Stability

Find the pressure and temperature limits needed to avoid mineral precipitation.

04

Water Chemistry Monitoring

Analyze ion concentrations to determine the current thermodynamic state of minerals.

Un connector, toutes les IAs

Scale Prediction Model 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 Scale Prediction Model 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 946 ms. Rapide en production.

Scale Prediction Model est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1081 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
748ms
Jour le plus lent
1081ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-5%

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 Scale Prediction Model, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Scale Prediction Model. 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.

Scale Prediction Model Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_jRNFc64QZyuRJWrQwJNmFLVrNa4Wchr71RLLujlB/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 — Scale Prediction Model capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "scale-prediction-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_jRNFc64QZyuRJWrQwJNmFLVrNa4Wchr71RLLujlB/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 Scale Prediction Model 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 Scale Prediction Model délèguent.

Ce MCP s'adresse aux professionnels de l'industrie pétrolière et gazière qui gèrent des problématiques de chimie des eaux.

  • 01

    Ingénieur de production

    Pour surveiller la stabilité des puits et prévenir les obstructions.

  • 02

    Chimiste de réservoir

    Pour modéliser les interactions ioniques et l'efficacité des traitements chimiques.

  • 03

    Gestionnaire d'opérations

    Pour évaluer les risques liés aux changements de paramètres de pression et de température.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Scale Prediction Model.

  • 01

    What kind of data does this MCP need?

    The MCP requires water chemistry data, specifically ion concentrations, along with temperature and pressure readings.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    How does it help with seawater injection?

    The predict_mixing_impact capability forecasts how the introduction of seawater will change the scaling risk in your system.

  • 04

    Does it recommend specific chemicals?

    Yes, the recommend_inhibitor capability provides specific guidance on which chemical intervention and dosage to use.

  • 05

    What minerals can it analyze?

    The capability can determine the saturation index for minerals like CaCO3 and BaSO4.

  • 06

    What kind of scale can this model predict?

    The model predicts common oilfield scales including Calcium Carbonate (CaCO3), Barium Sulfate (BaSO4), and Calcium Sulfate (CaSO4) using get_saturation_analysis.

  • 07

    How does the model handle water mixing scenarios?

    You can use the predict_mixing_impact capability to simulate how mixing primary formation water with secondary sources like seawater changes the scaling tendency.

  • 08

    Can I get chemical dosage recommendations?

    Yes, the recommend_inhibitor capability provides the optimal inhibitor type and the required dosage in ppm based on the saturation index.

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