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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。
K-Means Cluster Engineで使える1機能の一部です。
- 01
K Meansクラスタリングの実行
データセットに対して決定論的なK-Meansクラスタリングを実行し、最適なグループ分けを行います。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Customer Segmentation
Group users into value tiers based on spending and frequency data.
Anomaly Detection
Separate standard server traffic from suspicious access patterns.
Spatial Routing
Turn raw latitude and longitude coordinates into distinct geographic zones.
Pattern Recognition
Identify hidden structures in complex multidimensional datasets.
タスクを自動化
K-Means Cluster Engine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
K-Means Cluster Engine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。
K-Means Cluster Engine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949ms。本番環境で高速。
K-Means Cluster Engine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
- 725ms
- 最遅日
- 1127ms
- 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 K-Means Cluster Engine 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 K-Means Cluster Engine 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。
K-Means Cluster Engine 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_6Ww4kVrA1RFFv9i4y5sPargfFbR4nVocQXy4cCBt/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 — K-Means Cluster Engine capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"k-means-cluster-engine-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_6Ww4kVrA1RFFv9i4y5sPargfFbR4nVocQXy4cCBt/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? K-Means Cluster EngineをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
K-Means Cluster Engineユーザーが任せたい仕事のために。
Data professionals and developers who need to move beyond LLM guesswork for pattern recognition.
- 01
Data Analysts
They hand off large arrays of user or transaction data to get precise segments.
- 02
DevOps Engineers
They use it to separate normal network traffic from anomalous or malicious patterns.
- 03
Logistics Coordinators
They provide coordinate sets to define geographic service zones or hubs.
FAQ
K-Means Cluster Engineユーザーからのよくある質問。
- 01
How is this different from asking an LLM to group data?
LLMs use probability to guess patterns, which is often inaccurate for large datasets. This MCP uses a deterministic K-Means algorithm to ensure every point is assigned to the mathematically correct cluster.
- 02
What clients can I use with this MCP?
You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 03
Do I need to host the math engine myself?
No. Vinkius hosts and manages the MCP, so it is ready to use as soon as you connect your client.
- 04
Can I use this for geographic data?
Yes. It is highly effective for clustering latitude and longitude coordinates into specific zones.
- 05
Is the clustering result consistent?
Yes. Because it uses a deterministic algorithm, the results are stable and repeatable.
- 06
Is the clustering process fully deterministic?
Yes, it guarantees consistent, mathematically precise assignments for every execution, completely avoiding LLM hallucination.
- 07
What kind of distance metric is used?
The engine leverages standard Euclidean distance measurement, making it highly effective for uniform, continuous numeric datasets.
- 08
How fast is the data processing?
Native execution within the Vinkius Edge runtime ensures that thousands of rows are fully clustered in mere milliseconds.
さがす
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