An astronaut overseeing a futuristic data hub

DAG Topological Scheduler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。マルチエージェントのタスク実行を最適化する

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 · 3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

01-03

このセットには3機能あります。

DAG Topological Schedulerで使える3機能の一部です。

  1. 01

    DAG構造の分析

    タスクグラフの整合性を検証し、コアとなる実行順序とクリティカルパスを特定します。

  2. 02

    余裕時間とボトルネックの算出

    タスクの実行における柔軟性を確認し、ワークフロー内で最も影響の大きいボトルネックを特定します。

  3. 03

    エージェントスケジュールのシミュレーション

    限られた数のエージェントを用いた場合の、実際の実行時間(メイクスパン)と効率性を算出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Multi-Agent Orchestration

Coordinate a swarm of agents working on a complex software engineering project with interdependent tasks.

02

Automated Pipeline Validation

Check that a newly generated set of CI/CD tasks does not contain circular dependencies.

03

Resource Planning

Determine if adding a third agent will actually speed up a specific set of tasks or if the bottleneck is elsewhere.

04

Project Timeline Modeling

Calculate the minimum time required to complete a batch of data processing jobs.

1つのConnector、すべてのAI

DAG Topological Scheduler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。

DAG Topological Scheduler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840ms。本番環境で高速。

DAG Topological Scheduler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1089ms
10月3日今日
最速日
714ms
最遅日
1089ms
14日間の傾向
改善傾向-7%

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。3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 DAG Topological Scheduler 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 DAG Topological Scheduler 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。

DAG Topological Scheduler 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_XVNVc4tTweXCWVCyHW44A1epxFqNSFXWXTiGbnEP/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 — DAG Topological Scheduler capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "dag-topological-scheduler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_XVNVc4tTweXCWVCyHW44A1epxFqNSFXWXTiGbnEP/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? DAG Topological Scheduler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

DAG Topological Schedulerユーザーが任せたい仕事のために。

マルチエージェントによる複雑なワークフローの自動化を目指す開発者や、プロジェクトの実行効率を最大化したいエンジニア向けです。

  • 01

    AIエージェント・エンジニア

    複数のAIエージェントを協調させ、効率的なタスク実行順序を構築する設計者。

  • 02

    データサイエンティスト

    複雑な依存関係を持つワークフローの最適化やリソース配分を分析する専門家。

  • 03

    システムアーキテクト

    大規模な分散処理システムにおいて、ボトルネックの特定と実行時間の予測を行う設計者。

FAQ

DAG Topological Schedulerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What is a DAG in the context of this MCP?

    A Directed Acyclic Graph is a collection of tasks where each task has one or more dependencies, and there are no loops or cycles.

  • 02

    How does this MCP help with multi-agent systems?

    It provides the math to decide which agent should do which task and when, based on the dependencies and available resources.

  • 03

    Can I use this with Cursor or Windsurf?

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

  • 04

    What is a 'makespan'?

    Makespan is the total time elapsed from the start of the first task to the completion of the last task in a schedule.

  • 05

    Does this MCP host the data?

    Vinkius hosts the MCP and manages the execution, so you only need to connect your client once to start using the capabilities.

  • 06

    How does the scheduler handle parallel execution?

    The server uses list scheduling to assign ready tasks to available agents, prioritizing tasks on the critical path to minimize total makespan.

  • 07

    Can it detect errors in my task graph?

    Yes, by using analyze_dag_structure, the engine can detect if a graph contains cycles, which would make it an invalid DAG.

  • 08

    What is a bottleneck task?

    A bottleneck task is a task with zero slack time. Any delay in these tasks will directly delay the entire project completion.

『DAG Topological Scheduler』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続