An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Agent DAG SchedulerをChatGPTとClaude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。複雑なAIワークフローの実行順序とリソース利用を最適化します。

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 · 3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

01-03

このセットには3機能あります。

Agent DAG Schedulerで使える3機能の一部です。

  1. 01

    ワークフロー構造の検証

    提供されたタスクグラフの整合性を検証し、基本的な実行シーケンスを決定します。サイクル（循環参照）の有無も検出可能です。

  2. 02

    タスクのタイミング詳細の取得

    特定のスケジュールにおける、特定のタスクの時間的制約（最早開始時刻、最遅開始時刻など）を深く掘り下げて提供します。

  3. 03

    実行スケジュールのシミュレーション

    限られた実行スロット数という前提のもと、ワークフローの実際のタイミングとリソース利用効率を計算し、最適な実行計画を導き出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Multi-stage content generation

An agent needs to write a draft, then an image model needs to generate visuals, and finally, a human review agent needs to edit. This MCP schedules that sequence and predicts the total time.

02

Financial compliance auditing

A workflow requires checking transaction logs, running fraud detection, and generating a final report. The MCP ensures the steps run in the correct order and calculates the necessary time window.

03

Scientific simulation pipeline

Running a series of computational models where the output of Model A feeds into Model B. This MCP determines the minimum wall-clock time required for the entire simulation.

04

Software deployment testing

Testing requires running unit tests, integration tests, and performance benchmarks. The MCP schedules these steps, accounting for limited testing hardware.

1つのConnector、すべてのAI

Agent DAG Scheduler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。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Agent DAG Scheduler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917ms。本番環境で高速。

Agent DAG Scheduler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1084ms
10月3日今日
最速日
618ms
最遅日
1084ms
14日間の傾向
安定-2%

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。3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 Agent DAG Scheduler 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 Agent DAG Scheduler 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。

Agent DAG Scheduler 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_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/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 — Agent DAG Scheduler capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "agent-dag-scheduler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/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？ Agent DAG Scheduler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

Agent DAG Schedulerユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPコネクタは、複雑な依存関係を持つ多段階のAIワークフローを構築・管理する専門家向けです。単なるタスク実行に留まらず、リソース制約や時間的な制約を考慮した最適な実行計画の策定を支援します。AIシステムの信頼性と効率性を最大化したい開発チームに最適です。

  • 01

    AIエンジニア

    エージェント間の連携や処理フローの設計、および実行順序のロジック構築を担当する方。

  • 02

    データサイエンティスト

    複数のデータ処理ステップが絡むパイプラインのボトルネック分析や、最適な計算リソースの割り当てを検討する方。

  • 03

    ワークフローアーキテクト

    大規模なシステム全体の処理フローを設計し、時間的・構造的な整合性を保証する必要がある方。

FAQ

Agent DAG Schedulerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What is a DAG and why do I need this MCP?

    A DAG is a Directed Acyclic Graph, which is just a fancy way of saying a workflow with steps that have a clear, non-repeating order. You need this MCP because it calculates the timing and order for those steps, preventing your agents from running out of sequence or getting stuck in a loop.

  • 02

    Does this MCP handle resource limitations?

    Yes. The simulate_execution_schedule capability lets you input a limited number of parallel slots. It then calculates the actual wall-clock time and efficiency based on those constraints, giving you a realistic timeline.

  • 03

    What if my workflow has a cycle?

    If your workflow has a cycle (meaning Agent A depends on Agent B, and Agent B depends on Agent A), the analyze_workflow_structure capability will detect it and tell you the exact path of the cycle, allowing you to fix the logic.

  • 04

    Can I find out how flexible a task's timing is?

    The get_task_timing_details capability gives you a deep dive into specific tasks. It reports metrics like slack time, which tells you how much wiggle room that task has within the overall schedule.

  • 05

    How does the scheduler handle parallel execution?

    The simulate_execution_schedule capability calculates how tasks are distributed across a specified number of parallel slots, accounting for both dependency constraints and resource availability.

  • 06

    Can this capability detect errors in my workflow structure?

    Yes, by using analyze_workflow_structure, the engine validates if the task graph is a valid DAG and will return the specific cycle path if a loop is detected.

  • 07

    What is the difference between critical path and wall-clock time?

    The critical path is the longest sequence of dependent tasks, representing the absolute minimum time needed. Wall-clock time is the actual elapsed time when limited parallel slots are applied.

さがす

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