An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Confusion Matrix Engine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。モデル評価の計算精度を数学的に保証する

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。

Native V8で使える1機能の一部です。

  1. 01

    混同行列の計算

    ラベルの配列を入力することで、実際の値と予測値に基づいた正確な混同行列と正解率を算出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Model Validation

Verify the precision and recall of a newly trained classifier using actual vs predicted arrays.

02

Bias Detection

Identify if a model is disproportionately predicting one class over another by analyzing the confusion matrix.

03

Error Analysis

Pinpoint exactly how many False Positives or False Negatives a model is producing.

04

Automated Benchmarking

Use your agent to run repetitive metric calculations on large sets of classification data.

タスクを自動化

Native V8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

Native V8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。

Native V8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775ms。本番環境で高速。

Native V8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957ms
10月3日今日
最速日
582ms
最遅日
957ms
14日間の傾向
遅延傾向+6%

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 Native V8 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 Native V8 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。

Native V8 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_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/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 — Native V8 capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "confusion-matrix-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/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？ Native V8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

Native V8ユーザーが任せたい仕事のために。

機械学習モデルの評価において、LLMの計算能力に頼ることなく、数学的に厳密な指標を必要とする専門家向けです。

  • 01

    データサイエンティスト

    モデルの性能評価において、ハルシネーションのない正確な統計指標を求めるプロフェッショナル。

  • 02

    機械学習エンジニア

    分類モデルの精度、再現率、F1スコアを迅速かつ確実に検証したい開発者。

  • 03

    AIリサーチエンジニア

    実験結果の評価プロセスを自動化し、決定論的な計算結果を求める研究者。

FAQ

Native V8ユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Why should I use this instead of just asking my AI?

    LLMs are probabilistic and often hallucinate math. This MCP uses a deterministic runtime to ensure the numbers are mathematically perfect.

  • 02

    What metrics does this MCP calculate?

    It calculates the confusion matrix, accuracy, True Positives, True Negatives, False Positives, False Negatives, Precision, Recall, and F1-Score.

  • 03

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 04

    Do I need to host this myself?

    No. Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start using the capabilities.

  • 05

    How does it handle large datasets?

    The engine uses a local JavaScript runtime to process the arrays you provide, ensuring the math remains accurate regardless of the label count.

  • 06

    Why not let Claude/GPT calculate the accuracy?

    LLMs operate on tokens and probability distributions. If you give them 500 predictions, they might summarize or estimate the F1-score rather than calculating it exactly. This engine ensures 100% mathematical precision.

  • 07

    Does it support multi-class classification?

    Yes, the engine automatically detects unique labels from both arrays and constructs an N-by-N confusion matrix, handling both binary and multiclass evaluations flawlessly.

  • 08

    Is there a limit to the array size?

    The only limit is the standard Context Window limit for transmitting the JSON arrays. For arrays exceeding 100k items, consider chunking or local CSV aggregators.

さがす

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