Classification Efficiency ModelをAIで使う。
アカウントを一度接続するだけで、いつも使っているAIに仕事を任せられます。追加の連携開発は不要。粒度分離の精度を数学的モデルで最適化します。
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.
完全セット · 4機能
Classification Efficiency Modelの全機能セット。
Classification Efficiency Modelに仕事を頼むとき、AIが選べる正確なアクションです。
01-04
このセットには4機能あります。
Classification Efficiency Modelで使える4機能の一部です。
- 01
パーティションカーブの解析
粒度範囲全体における粒子回収の確率分布を生成します。
- 02
分離指標の算出
供給原料とパーティションデータに基づき、分級の品質を評価します。
- 03
機器性能の予測
アンダーフローおよびオーバーフローのストリームにおける粒度分布を予測します。
- 04
フィッシュフック効果のシミュレーション
フィッシュフック効果が微粒子の予測回収率に与える影響を予測します。
1つのConnector、すべてのAI
Classification Efficiency Model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。
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le Chat自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。
Classification Efficiency Model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。
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 Classification Efficiency Model 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 Classification Efficiency Model 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。
Classification Efficiency Model 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。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Classification Efficiency Model capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"classification-efficiency-model-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/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? link.label
対象ユーザー
Classification Efficiency Modelユーザーが任せたい仕事のために。
鉱物処理や粉体工学に従事する専門家向けのツールです。複雑な分離プロセスを数学的にモデル化し、機器の最適化を図る際に活用できます。
- 01
プロセスエンジニア
分級機器の性能予測や分離効率の最適化に利用します。
- 02
鉱物処理技術者
ハイドロサイクロンやスクリーンの運用における粒子回収のシミュレーションを行います。
- 03
研究開発者
粒度分離における数学的モデルの構築や、フィッシュフック効果などの現象解析に活用します。
FAQ
Classification Efficiency Modelユーザーからのよくある質問。
- 01
このMCPでどのような機器のシミュレーションが可能ですか?
主にハイドロサイクロンやスクリーンの分級性能に関するモデル化が可能です。パーティションカーブの生成や機器の性能予測を行うことができます。
- 02
分離の精度をどのように評価できますか?
calculate_separation_metricsツールを使用することで、供給原料とパーティションデータに基づいた分離品質の評価が可能です。
- 03
フィッシュフック効果の影響を調べたい場合はどうすればよいですか?
simulate_fish_hook_impactツールを使用することで、フィッシュフック効果が微粒子の回収率に与える影響を予測できます。
- 04
AIエージェントにどのような計算を依頼できますか?
パーティションカーブの算出、分離指標の計算、アンダーフローおよびオーバーフローの粒度分布予測などの高度な数学的計算を依頼できます。
- 05
How do I get separation metrics?
You can use the calculate_separation_metrics capability to evaluate quality based on your feed and partition data.
さがす
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