An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Causal-Graph Navigator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。統計的な相関と真の因果を切り分け、論理的な推論を導き出します

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。

Causal-Graph Navigatorで使える1機能の一部です。

  1. 01

    因果関係の検証

    変数の特定、エッジの定義、相関と因果の分離、グラフの整合性確認、およびグラフ経路に基づく結論導出を厳密に行います。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Root Cause Analysis

Identify the actual trigger in a technical system failure instead of chasing symptoms.

02

Economic Modeling

Verify if a specific policy change drives a market outcome or if a third variable is responsible.

03

Product Impact Assessment

Determine if a new feature actually changed user behavior or if the change was coincidental.

04

Scientific Hypothesis Testing

Use the agent to build a logical DAG to test the validity of a proposed causal mechanism.

タスクを自動化

Causal-Graph Navigator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

Causal-Graph Navigator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。

Causal-Graph Navigator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856ms。本番環境で高速。

Causal-Graph Navigator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1111ms
10月3日今日
最速日
642ms
最遅日
1111ms
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。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 Causal-Graph Navigator 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 Causal-Graph Navigator 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。

Causal-Graph Navigator 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_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/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 — Causal-Graph Navigator capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "causal-graph-navigator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/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？ Causal-Graph Navigator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

Causal-Graph Navigatorユーザーが任せたい仕事のために。

複雑なデータ構造から論理的な結論を導き出す必要がある専門家向けです。AIの推論精度を高め、統計的な誤謬を防ぎたいビジネスリーダーやアナリストに適しています。

  • 01

    データサイエンティスト

    統計的な相関と因果関係を厳密に区別し、正確なモデル構築を行うため。

  • 02

    ビジネスアナリスト

    市場の変化やユーザー行動の真の要因を特定し、根拠のある戦略を立てるため。

  • 03

    AIエンジニア

    LLMの推論プロセスにおける論理的な飛躍や、統計的なバイアスによる誤回答を抑制するため。

FAQ

Causal-Graph Navigatorユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What is statistical drift in AI reasoning?

    Statistical drift happens when an AI treats two things that frequently appear together as being causally linked, even when no direct relationship exists.

  • 02

    How does this MCP prevent circular reasoning?

    It uses Directed Acyclic Graph (DAG) principles to ensure that the agent cannot create invalid feedback loops where A causes B and B causes A without a temporal distinction.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, this MCP is compatible with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    What is a 'node' in this context?

    A node is a precisely defined variable, event, or entity. The capability rejects vague concepts in favor of specific, measurable conditions.

  • 05

    Does this capability automate the graph building?

    The capability provides the framework and constraints that force your agent to perform the graph building and validation itself.

  • 06

    Why do LLMs confuse correlation with causation?

    Transformers are trained to predict the next token based on statistical patterns. If two concepts appear together frequently, the model assumes a causal link, ignoring whether one actually influences the other. By forcing graph isolation, we break this associative heuristic.

  • 07

    What is a cycle error in a causal graph?

    A cycle error happens when entities are circular (e.g. A causes B and B causes A) without discrete temporal steps. In structural causal models, causal dependencies must form a Directed Acyclic Graph (DAG) to allow valid mathematical interventions.

  • 08

    How does it represent the causal graph?

    The capability maps nodes as distinct string arrays and edges as causal directional pairs (e.g., NodeA -> NodeB). The logic engine validates these relationships before letting the model derive the final path trace.

さがす

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