An astronaut overseeing a futuristic data hub

Accident Investigation ProverをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。表面的な原因ではなく、システム的な根本原因を特定します。

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 1機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01

このセットには1機能あります。

Accident Investigation Proverで使える1機能の一部です。

  1. 01

    事故調査の検証と構造化

    調査結論を出す前に必ず呼び出すべきツールです。FDR/CVRの相関、NTSB形式の因果連鎖構築、HFACSの4レベル分類、組織的要因の分析、そして具体的で追跡可能な提言の作成という、多段階の厳格なプロセスを強制します。単なる記述ではなく、構造的な欠陥を洗い出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Engine Failure Analysis

Investigate an uncontained engine failure by tracing the root cause to cost-driven supplier selection and gaps in part traceability.

02

Controlled Flight Into Terrain (CFIT)

Analyze a terrain impact by identifying failures in crew qualification programs and inadequate crew pairing for high-risk airports.

03

Fatigue and Operational Error

Determine if an accident was caused by pilot fatigue or if the primary cause was regulatory gaps, such as insufficient audit frequency.

04

Systemic Safety Audit

Run a full audit on an operation to ensure all five axes—evidence, causal, human factors, organizational, and recommendations—are fully covered.

タスクを自動化

Accident Investigation Proverを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Accident Investigation Proverは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

Accident Investigation Proverを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均967ms。本番環境で高速。

Accident Investigation Proverは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1047ms
10月3日今日
最速日
763ms
最遅日
1047ms
14日間の傾向
遅延傾向+17%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。1個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Accident Investigation Prover のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Accident Investigation Prover のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Accident Investigation Prover Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_lW5eq02uyQWDJiNGsxX901icN7Fl8AQ8SwMOpToG/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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 — Accident Investigation Prover capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "accident-investigation-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lW5eq02uyQWDJiNGsxX901icN7Fl8AQ8SwMOpToG/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ? Accident Investigation ProverをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Accident Investigation Proverユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPコネクタは、航空業界における安全性の確保を最優先する専門家向けです。単なる「誰かのミス」で終わらせるのではなく、システム全体に潜む構造的な欠陥を科学的に特定し、再発防止策を策定することが目的です。調査の質を根本的に引き上げたい方に最適です。

  • 01

    航空事故調査官

    ICAOやNTSBの厳格なガイドラインに基づき、多角的な証拠を統合した信頼性の高い調査レポートを作成する必要があります。

  • 02

    航空安全エンジニア

    ヒューマンエラーの背後にある組織的・システム的な要因を特定し、具体的な安全改善策を策定する役割を担います。

  • 03

    航空会社管理者

    事故やインシデント発生時、単なる責任追及ではなく、組織の運用プロセスや訓練体制の根本的な改善点を見つけ出したい場合に活用できます。

FAQ

Accident Investigation Proverユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Does this MCP just tell me who was at fault?

    No. The MCP is designed to prevent assigning blame. It focuses on the systemic failure. It forces the analysis to look at organizational decisions, like scheduling pressure or training gaps, rather than just pilot error.

  • 02

    What kind of data does it need to run?

    It requires highly specific data sources, including FDR parameters, CVR transcripts with timestamps, ATC recordings, and detailed maintenance logs. Narrative descriptions alone are insufficient.

  • 03

    What is the difference between this and a standard AI prompt?

    A standard prompt accepts a single conclusion. This MCP forces the AI to use the NTSB/ICAO methodology, demanding a causal chain, four-level human factor classification, and evidence correlation across multiple sources.

  • 04

    Can it analyze non-aviation incidents?

    The MCP is built around aviation standards (ICAO Annex 13). Its capabilities and methodologies are specific to aviation safety and accident investigation.

  • 05

    What does 'HFACS' mean?

    HFACS stands for Human Factors Analysis and Classification System. The MCP uses it to classify every contributing factor into one of four levels: unsafe acts, preconditions, supervision, or organizational issues.

  • 06

    How does this prevent 'pilot error' as a root cause conclusion?

    The engine maintains a semantic trap list of blame-language signals: 'pilot error,' 'crew error,' 'human error,' 'judgment error,' 'failed to,' 'negligence.' If the LLM uses any of these in the HFACS taxonomy field, the classification is rejected. Instead, the LLM must classify each factor at the correct HFACS level: Level 1 (what the pilot did. skill error, decision error, perceptual error, or violation), Level 2 (what conditions enabled it. fatigue, CRM failure, environment), Level 3 (what supervision allowed it. scheduling, training gaps), Level 4 (what organizational decisions created it. budget cuts, staffing, regulatory gaps). 'Pilot error' is Level 1 only. the investigation must reach Level 4.

  • 07

    What evidence sources must be cross-referenced?

    Five mandatory sources: (1) Flight Data Recorder. minimum 88 parameters per ICAO Annex 6, with timestamps. (2) Cockpit Voice Recorder. last 2 hours of audio, transcribed with timestamps, correlated with FDR parameter changes. (3) ATC recordings. radar track, clearances, handoffs, weather advisories. (4) Maintenance logs. last A/B/C/D checks, MEL items, deferred defects, AD compliance, component life (TSN/TSO/CSN/CSO). (5) Wreckage analysis. impact signatures, fire patterns, fracture analysis (fatigue vs overload), metallurgical examination. The engine rejects speculative language like 'it appears that' or 'evidence suggests' when hard data from these sources exists.

  • 08

    Why does this require recommendations to be addressed to specific authorities?

    Because 'improve training' with no addressee has zero accountability. The NTSB model requires each recommendation to name the authority responsible for implementation. the FAA, the operator, the manufacturer, or an international body. Each recommendation must include: what specific action to take, measurable success criteria, a response deadline (typically 90 days), a verification mechanism (audit, inspection, data review), and a direct link to a specific investigation finding. This is how aviation achieved its extraordinary safety record. not through vague wishes, but through tracked, accountable, evidence-linked changes.

『Accident Investigation Prover』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続