An astronaut overseeing a futuristic data hub

AI App Architecture Complexity Score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。システムの潜在的なリスクとボトルネックを事前に特定し、安定した構造を構築します。

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 · 4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

01-04

このセットには4機能あります。

AI Architecture Scorerで使える4機能の一部です。

  1. 01

    モデルのリスク分析

    AIモデル層に起因する潜在的な脆弱性や失敗点を具体的に特定します。

  2. 02

    データフローの効率評価

    データ移動ロジックに伴うオーバーヘッドや、データパイプラインの複雑性を詳細に評価します。

  3. 03

    アーキテクチャの簡素化提案

    システム全体の複雑性スコアを下げるための、実行可能で具体的な改善策を提案します。

  4. 04

    複雑性スコアの算出

    AIアーキテクチャ全体に対する、主要な定量的複雑性評価(スコア)を提供します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

New System Integration

Before connecting a new model to an existing stack, run the complexity score to see how the addition impacts the overall risk profile.

02

Debugging Production Failures

When a system fails in production, use the risk analysis to determine if the failure was due to model dependency or data flow issues.

03

System Migration

Moving an old, undocumented system to a modern stack? Use the MCP to score the existing complexity and plan for necessary simplifications.

04

Resource Allocation

If you're debating whether to hire more engineers or invest in better infrastructure, the complexity score provides hard data for budgeting.

1つのConnector、すべてのAI

AI Architecture Scorer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。

AI Architecture Scorer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866ms。本番環境で高速。

AI Architecture Scorer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969ms
10月3日今日
最速日
693ms
最遅日
969ms
14日間の傾向
安定0%

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。4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 AI Architecture Scorer 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 AI Architecture Scorer 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。

AI Architecture Scorer 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_5XqqwMQE9MRKz5VpdjAUthSM1q0vqF1fA18WBpxF/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 — AI Architecture Scorer capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ai-app-architecture-complexity-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5XqqwMQE9MRKz5VpdjAUthSM1q0vqF1fA18WBpxF/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? AI Architecture Scorer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

AI Architecture Scorerユーザーが任せたい仕事のために。

複雑なAIシステムを設計・運用するエンジニアリングチーム向けです。単に機能が動くだけでなく、長期的なスケーラビリティと安定性が求められる、高度なAIアプリケーションの構築に役立ちます。潜在的な技術的負債を可視化し、設計初期段階でリスクを排除したい方に最適です。

  • 01

    機械学習エンジニア

    モデルの依存関係やデータパイプラインのボトルネックを特定し、実用的な改善策を得るために使用します。

  • 02

    ソリューションアーキテクト

    複数のコンポーネントからなる大規模なAIシステムの全体的な複雑性スコアを算出し、設計の健全性を評価します。

  • 03

    AI開発者

    新しいAI機能を組み込む際、既存のアーキテクチャへの影響や潜在的なリスクを事前に測定できます。

FAQ

AI Architecture Scorerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Is this just a simple score, or does it tell me why the score is high?

    It's more than just a number. The MCP provides a quantitative score, but it also runs diagnostics to pinpoint the exact sources of complexity, like specific model dependencies or data bottlenecks.

  • 02

    Can I use this for non-AI systems, like standard database pipelines?

    While it focuses on AI architectures, its capabilities evaluate general concepts like data flow efficiency and structural complexity. You must provide the details of the system you want scored.

  • 03

    What is the difference between model risk and data flow efficiency?

    Model risk analyzes vulnerabilities within the AI model layer itself, focusing on how models call each other. Data flow efficiency assesses the overhead and complexity of moving and transforming the data between those models.

  • 04

    Does this MCP require me to host anything?

    No. Vinkius hosts and manages this MCP. You connect your agent to the catalog, and you get access to the full suite of capabilities immediately.

  • 05

    If the score is high, what do I do next?

    The MCP includes a capability that generates actionable advice. You can use this capability to get specific, technical suggestions on how to simplify the architecture and lower the overall complexity.

  • 06

    How is the complexity score calculated?

    The score is derived by aggregating weights from model dependencies, pipeline types, inference patterns, latency requirements, and scaling factors using the calculate_complexity_score capability.

  • 07

    Can I identify specific failure points in my model chain?

    Yes, by using the analyze_model_risk capability, you can identify primary failure points and specific vulnerabilities within your model dependency graph.

  • 08

    How can I reduce my architecture's complexity score?

    You can use the suggest_architectural_simplification capability, which provides actionable recommendations based on your current score and architecture details.

『AI Architecture Scorer』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続