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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
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。

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。
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。
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。
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。
- 01
文字列の類似度を計算する
2つのテキスト間の Levenshtein、Jaro-Winkler、Dice 距離を決定論的に算出します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Deduplicating Contact Lists
Your agent compares names in a CRM to find duplicates caused by typos or different spellings.
Data Normalization
The agent uses string distances to standardize inconsistent user input into a single format.
Entity Resolution
You use the mathematical scores to decide if two different records actually represent the same person or company.
Spell Correction
The agent identifies the closest valid word in a dictionary based on edit distance.
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。
実測値、推定値ではない
平均884ms。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。
- 最速日
- 687ms
- 最遅日
- 1267ms
- 14日間の傾向
- 改善傾向-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。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_xvVQOLDybWIA1r0Xqh3QvkWg4DBUiJY5auBfso8h/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 — Native V8 capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"fuzzy-string-distance-engine-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xvVQOLDybWIA1r0Xqh3QvkWg4DBUiJY5auBfso8h/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
対象ユーザー
Native V8ユーザーが任せたい仕事のために。
Data professionals and developers who need to automate text normalization and entity resolution.
- 01
Data Engineers
They hand off messy, unnormalized datasets to the agent for cleaning.
- 02
Database Administrators
They use the agent to identify duplicate entries across large tables.
- 03
Software Developers
They integrate these mathematical checks into automated testing or data pipelines.
FAQ
Native V8ユーザーからのよくある質問。
- 01
How is this different from using an LLM to check for typos?
LLMs can be inconsistent and unpredictable with text similarity. This MCP provides deterministic, mathematical results that are always the same for the same input.
- 02
Which algorithms are included in this MCP?
This MCP includes Levenshtein distance, Jaro-Winkler similarity, and the Dice coefficient.
- 03
Do I need to host this myself?
No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and it is ready to use.
- 04
Can I use this with Cursor or VS Code?
Yes, this MCP works with any MCP-compatible client including Cursor, VS Code, Windsurf, and Claude.
- 05
Is the computation done in the cloud?
The calculations are performed using local JS, providing fast and reliable results for your agent.
- 06
When should I use Levenshtein?
Levenshtein counts the absolute number of character edits (insertions, deletions, substitutions) required to match the strings. Great for simple spell-checks.
- 07
When is Jaro-Winkler better?
Jaro-Winkler gives a score from 0 to 1 and heavily weights matching prefixes. It is the industry standard for matching personal names in databases.
- 08
Why not use embeddings?
Embeddings match meaning (semantics). Fuzzy string distances match characters (lexical). If you want to match 'cat' to 'catt', string distance is better.
さがす
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『Native V8』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続



















