An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Hallucination Detection Score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。AIエージェントの回答精度を数値化し、信頼性を確保します

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 · 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。

Hallucination Detection Scoreで使える3機能の一部です。

  1. 01

    主張の正確性を評価

    AIの回答内容が真実であるか、また他の出力と一致しているかを評価します。

  2. 02

    合意形成指標の算出

    特定の主張が他のエージェントの出力結果とどの程度一致しているかを比較します。

  3. 03

    事実情報の抽出

    テキストの中から個別の事実に基づいた主張のみを特定して抽出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Automated Fact Checking

Run an audit on long-form AI reports to ensure every sentence is backed by data.

02

Multi-Agent Verification

Compare outputs from different agents to see if they reach the same conclusion.

03

Risk Management

Assign a risk level to AI outputs before they are presented to end users.

04

Data Integrity Audits

Isolate specific assertions in a dataset to verify their accuracy against a source of truth.

1つのConnector、すべてのAI

Hallucination Detection Score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。

Hallucination Detection Score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834ms。本番環境で高速。

Hallucination Detection Score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916ms
10月3日今日
最速日
700ms
最遅日
916ms
14日間の傾向
安定-4%

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 Hallucination Detection Score 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 Hallucination Detection Score 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。

Hallucination Detection Score 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_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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 — Hallucination Detection Score capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "hallucination-detection-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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？ Hallucination Detection Score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

Hallucination Detection Scoreユーザーが任せたい仕事のために。

This is for technical teams building or using AI agents that require high levels of factual accuracy.

  • 01

    AI Engineers

    They use this to audit the reliability of custom agent workflows.

  • 02

    Data Scientists

    They use this to quantify error rates in model outputs.

  • 03

    QA Testers

    They use this to automate the verification of AI generated content.

FAQ

Hallucination Detection Scoreユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How does this MCP calculate hallucination scores?

    It uses a deterministic framework that compares agent outputs against a verified knowledge base and consensus from other agents.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I use this to check if multiple agents agree?

    Yes, you can use the calculate_consensus_metrics capability to compare claims against peer outputs.

  • 04

    Does this work with any AI model?

    This works with any AI client or agent that supports the Model Context Protocol.

  • 05

    How do I get a breakdown of individual facts?

    Use the extract_fact_claims capability to isolate specific assertions from a larger text block.

  • 06

    How is the hallucination probability calculated?

    The probability is a weighted metric: 50% for claims verified by the reference knowledge base, 30% for consensus with other agents, and 20% for claims with source attribution.

  • 07

    What is the difference between verified claims and consensus?

    Verified claims are checked against a provided ground truth (knowledge base), while consensus (cross-agent agreement) measures how much the output aligns with other agents' responses on the same topic.

  • 08

    Can I use this to check specific assertions?

    Yes, you can use the extract_fact_claims capability to break down a text block into individual, testable assertions for granular analysis.

さがす

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