An astronaut overseeing a futuristic data hub
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AI Safety Evaluation 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。法的なリスクと市場の信頼性を定量的に把握し、投資判断を強化します。

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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 Safety Evaluation Scoreで使える4機能の一部です。

  1. 01

    安全性ポスチャの算出

    AIモデル全体の安全性を評価し、総合的なポスチャスコアを算出します。

  2. 02

    業界標準との比較

    特定のモデルデータを、業界の安全基準ティアと比較し、相対的な位置づけを把握します。

  3. 03

    法的規制リスクの評価

    EU AI Actなど、具体的な法規制がもたらす介入の可能性と影響を判断します。

  4. 04

    賠償責任リスクの推定

    安全性の欠陥が引き起こす潜在的な財務的賠償責任を予測し、損失規模を推定します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Pre-Investment Due Diligence

Before funding a new AI startup, run the MCP to assess their model's safety posture and regulatory exposure.

02

Compliance Auditing

When preparing for an audit, use the MCP to benchmark your model against current industry safety standards.

03

M&A Risk Assessment

Evaluating a potential acquisition requires knowing the target company's AI risk. Use this MCP to estimate their total liability.

04

Market Entry Strategy

If expanding into a new region, use the MCP to check the specific legal and regulatory hurdles for AI deployment there.

1つのConnector、すべてのAI

AI Safety Evaluation Score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。

AI Safety Evaluation Score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869ms。本番環境で高速。

AI Safety Evaluation Score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1052ms
10月3日今日
最速日
686ms
最遅日
1052ms
14日間の傾向
遅延傾向+16%

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 Safety Evaluation Score 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 Safety Evaluation Score 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 Safety Evaluation Score 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_ndxgwGe3ppWpFRP4zbWPI2mQDg4oedTcw3BpF5gv/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 Safety Evaluation Score capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ai-safety-evaluation-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_ndxgwGe3ppWpFRP4zbWPI2mQDg4oedTcw3BpF5gv/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 Safety Evaluation Score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 Safety Evaluation Scoreユーザーが任せたい仕事のために。

本MCP Connectorは、AI技術の導入を検討している、または既に運用している大規模な組織の意思決定者を対象としています。特に、投資家やコンプライアンス部門など、技術的な側面だけでなく、財務的・法的なリスク管理が求められる部署に最適です。AIの潜在的なリスクを定量化し、投資判断や事業計画の策定に役立てたい方に推奨します。

  • 01

    機関投資家

    AI関連企業の投資判断において、技術的な安全性と市場の信頼性を定量的に評価したい方。

  • 02

    コンプライアンス担当者

    EU AI Actなどの国際的な法規制への準拠状況を事前に評価し、リスクを最小限に抑えたい方。

  • 03

    リスク管理部門

    AIの技術的欠陥がもたらす潜在的な賠償責任や財務的影響を予測し、対策を講じたい方。

FAQ

AI Safety Evaluation Scoreユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What kind of data does this MCP need?

    The MCP requires technical safety metrics. This includes data from red-teaming exercises, bias assessments, and records of passed or failed evaluations.

  • 02

    Is this for all AI models?

    It is designed to assess AI models generally. You can use it to evaluate the safety and compliance posture of any model you provide data for.

  • 03

    Does it tell me if I can legally deploy the model?

    It assesses the likelihood and impact of legal intervention by checking regulatory exposure. It gives you the data points needed to make that legal determination.

  • 04

    Can I compare my model to competitors?

    Yes. The MCP includes a capability that allows you to compare your model's data against established industry safety benchmarks.

  • 05

    How is the safety score calculated?

    The score is derived from successful safety evaluations, the severity of red-teaming failures, detected bias, and whether the model holds industry certifications via calculate_safety_posture. Capabilities available: calculate_safety_posture_tool, assess_regulatory_exposure_tool, estimate_liability_risk_tool.

  • 06

    Can I assess regulatory risk for specific regions?

    Yes, use assess_regulatory_exposure to determine the likelihood of legal intervention in jurisdictions such as the EU or USA.

  • 07

    How does this capability help with financial planning?

    By using estimate_liability_risk, investors can translate technical safety failures into potential financial liability based on the scale of the user base and severity of vulnerabilities.

さがす

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