Claudeや他のAI

Learning Velocity TrackerをClaudeや他のAIに接続する方法

数秒で設定完了、しかも一度だけ。そのあとは、Learning Velocity TrackerがClaudeでもChatGPTでもGeminiでも回答します — あなたが使っているすべてのAIで、同じリンク、同じガバナンス、作り直しは不要です。

このガイドについてAIに質問

クライアント別のステップバイステップ

Learning Velocity Trackerを各クライアントに接続する

同じホストリンクが下のすべてのクライアントに対応します。使っているものを選べば — 各セットアップは数秒 — 新しいチャットを始められます。

Claude

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをClaudeに接続

約1分、Claudeの設定からそのまま完了

  1. 1ClaudeでCustomizeを開き、Connectorsを選びます（claude.aiまたはデスクトップアプリ）。
  2. 2+をクリックしてAdd custom connectorを選び、Learning Velocity TrackerのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。
  3. 3Addを押して新しい会話を始めます。実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのClaudeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

ChatGPT

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをChatGPTに接続

約1分、ChatGPTの設定からそのまま完了

  1. 1ChatGPTでSettingsを開き、Apps & Connectorsを選び、Advanced settingsでDeveloperモードをオンにします。
  2. 2Createをクリックして名前を付け、Learning Velocity TrackerのリンクをMCPサーバーのURLとして貼り付けます。No authenticationを選び、「I trust this application」にチェックを入れます。
  3. 3作成したら新しいチャットを開き、+メニューからconnectorをオンにします。実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのChatGPTの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Gemini

Learning Velocity Tracker 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。

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Learning Velocity TrackerをGeminiに接続

約1分、ターミナルからそのまま完了

  1. 1ターミナルでGemini CLIを開きます。
  2. 2実行：gemini mcp add --transport http Learning Velocity Tracker <あなたのリンク>。上のLearning Velocity TrackerのリンクがHTTP URLになります。
  3. 3/mcpを実行して、ステータスがCONNECTEDと表示されるのを確認。Learning Velocity TrackerがあなたのGeminiの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Perplexity

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをPerplexityに接続

数分、Perplexity Macアプリで完了

  1. 1Perplexity MacアプリでAccountを開き、Connectorsを選び、Add Connectorをクリックします。
  2. 2SimpleタブでMCP Connectorを選び、名前を付けて、Learning Velocity Trackerのリンクでのブリッジコマンドを追加します：npx mcp-remote <あなたのリンク>。上のリンクがURLです。
  3. 3SaveをクリックしてRunningと表示されることを確認し、ホームのSourcesでconnectorをオンにします。Learning Velocity TrackerがあなたのPerplexityの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Grok

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをGrokに接続

約1分、grok.com/connectorsで完了

  1. 1Grokでgrok.com/connectorsを開き、New Connectorをクリックします。
  2. 2Customを選び、名前を付けて、Learning Velocity TrackerのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。
  3. 3保存して有効化し、求められたらブラウザでの認証を済ませて、Grokに実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのGrokの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Microsoft Copilot

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをCopilotに接続

約1分、VS CodeのCopilot Chatで完了

  1. 1VS CodeでCopilot Chatパネルを開き、ツールアイコンをクリックして+アイコンを選ぶか、コマンドパレットからMCP: Add Serverを実行します。
  2. 2スコープを選び、サーバーに名前を付け、Learning Velocity TrackerのリンクをHTTPトランスポートのサーバーURLとして貼り付けます。
  3. 3MCPリストにサーバーが表示されることを確認したら、Copilotに実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのCopilotの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Cursor

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをCursorに接続

約1分、Cursorで完了

  1. 1CursorのサイドバーでCustomizeを開きます（またはプロジェクトに.cursor/mcp.jsonを作成）。
  2. 2Learning Velocity Trackerという名前のMCPサーバーを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを設定します。上のリンクがURLです。
  3. 3保存してサーバーを有効にし、実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのCursorの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

VS Code

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをVS Codeに接続

約1分、VS Codeで完了

  1. 1コマンドパレットからMCP: Add Serverを実行するか（またはプロジェクトに.vscode/mcp.jsonを作成）。
  2. 2Learning Velocity Trackerという名前のサーバーをtype httpで追加し、urlフィールドにあなたのリンクを入れます。上のリンクがURLです。
  3. 3保存してCopilot Chatで実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのVS Codeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Windsurf

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをWindsurfに接続

約1分、Cascadeで完了

  1. 1CascadeでMCPsアイコンをクリックします（またはSettings、Cascade、MCP Serversへ）。
  2. 2mcp_config.jsonを編集し、Learning Velocity TrackerをserverUrlフィールドにあなたのリンクを設定して追加します。上のリンクがURLです。
  3. 3保存して実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのWindsurfの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

JetBrains

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをJetBrainsに接続

約1分、Settingsで完了

  1. 1Settings、Tools、AI Assistant、Model Context Protocol（MCP）へ移動します。
  2. 2AddをクリックしてLearning Velocity Trackerを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを設定します。上のリンクがURLです。
  3. 3OKとApplyを押してStatus列を確認し、実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのIDEの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Cline

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをClineに接続

約1分、Clineパネルで完了

  1. 1ClineパネルでMCP Serversアイコンをクリックし、Remote Serversタブを開きます。
  2. 2Learning Velocity Trackerという名前のサーバーを追加し、Server URLにあなたのリンク、transportにStreamable HTTPを設定します。上のリンクがURLです。
  3. 3Add Serverをクリックして実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのClineの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

LangChain

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをLangChainに接続

約1分、コードで完了

  1. 1mcpエクストラ付きでLangChainをインストール：pip install "langchain[mcp]"。
  2. 2Learning Velocity TrackerのリンクでMCPAdapterを作成：MCPAdapter("<あなたのリンク>")。上のリンクがURLです。
  3. 3list_toolsを呼び出してツールをエージェントに渡します。Learning Velocity TrackerがあなたのLangChainエージェントの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Vercel AI SDK

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをVercel AI SDKに接続

約1分、コードで完了

  1. 1MCPクライアントをインストール：npm install @ai-sdk/mcp、そして'@ai-sdk/mcp'からcreateMCPClientをインポート。
  2. 2Learning Velocity Trackerのリンクをtransportとしてclientを作成：{ type: 'http', url: '<あなたのリンク>' }。上のリンクがURLです。
  3. 3client.tools()を呼び出してtoolsをstreamTextに渡します。Learning Velocity TrackerがあなたのVercel AI SDKアプリの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Lovable

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをLovableに接続

約1分、Connectorsカタログで完了

  1. 1Connectorsを開き、カタログ右上の+ボタンを選んでMCP serverを選択します。
  2. 2サーバーに名前を付け、Learning Velocity TrackerのリンクをServer URLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3No authenticationを選んでAdd serverをクリックし、Lovableに実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのLovableの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Z.ai

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをZ.aiに接続

約1分、ZCodeの設定で完了

  1. 1Settings、MCP Serversを開き、右上のNew MCP Serverをクリックします。
  2. 2スコープはUserを選び、名前を付け、タイプはHTTPのままにします。Learning Velocity TrackerのリンクをサービスURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3Addをクリックして、リストでサーバーが有効になっていることを確認したら、実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのZ.aiの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Raycast

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをRaycastに接続

数分、Raycast Proで完了

  1. 1Install MCP Serverコマンドを検索するか（Manage MCP Serversを開いてInstall New Serverを選択）。
  2. 2サーバーに名前とアイコンを付け、transportにHTTPを選び、Learning Velocity TrackerのリンクをURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3Install MCP Serverを押してステータスがRunningと表示されることを確認し、実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのRaycastの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Qwen Code

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをQwen Codeに接続

約1分、ターミナルで完了

  1. 1実行：qwen mcp add --transport http Learning Velocity Tracker <あなたのリンク>。上のリンクがURLです。
  2. 2設定ファイルがよければ、~/.qwen/settings.json（ユーザー）または.qwen/settings.json（プロジェクト）にhttpUrlフィールドで追加します。上のリンクがURLです。
  3. 3チャットで/mcpを入力し、サーバーが表示されるのを確認。Learning Velocity TrackerがあなたのQwen Codeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Kimi Code

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをKimi Codeに接続

約1分、TUIで完了

  1. 1Kimi CodeのTUIで/mcp-configを実行し、対話的にサーバーを追加します（またはmcp.jsonを直接編集）。
  2. 2Learning Velocity Trackerという名前のサーバーを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを入れます。上のリンクがURLです。
  3. 3/mcpを実行してステータスを確認したら、実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのKimi Codeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Le Chat

Learning Velocity Tracker 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

Learning Velocity TrackerをLe Chatに接続

約1分、Connectorsで完了

  1. 1Le ChatでConnectorsを開き、カスタムconnectorの追加を選びます。
  2. 2Learning Velocity TrackerのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3保存して認証したら、実際に頼んでみてください。Learning Velocity TrackerがあなたのLe Chatの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp"
    }
  }
}

Claudeや他のAI + Learning Velocity Tracker

ひとつのチャット。あなたのLearning Velocity Trackerが、Claudeや他のAIの中で動く。

リアルなプロンプトに、ライブデータで回答。リンクを入れれば、Claudeや他のAIでこのような会話ができます。

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

これらのプロンプトはLearning Velocity Tracker Connectorに付属しています。あなたの接続後は、そのままチャットで使えます。

全ケイパビリティ、プロンプト、計測されたレイテンシは、 Learning Velocity Tracker Connectorのページにあります。

ミッションコントロール

Learning Velocity Trackerでエージェントがやっていることすべてを見える化

エージェントがLearning Velocity Trackerでツールを実行すると、それはクライアント側で起きます：チャットでは回答は見えるのに、リクエスト自体、それがどんなデータを運んでいたか、ルール違反があったかは見えません。

今、すべての動きがあなたの画面に届きます。

すべての実行を記録し、ポリシーを適用し、あなたに見せます。何が実行され、何を返し、何がブロックされ、なぜか。

AI Briefing
Upgrade to unlock

Know exactly what needs your attention before you even look at the charts. One briefing. The full picture. The next move.

Requests
0
Total in this period
Avg Latency
0
API 88ms · Overhead 54ms
Vinkius Reliability
0
Agent 280 · Upstream 47 · Vinkius 15
Tokens
0
AI tokens processed
DLP Protected
0
Sensitive data redacted
Cost Saved
0
FinOps truncations applied

AI Agents Activities

last 30 days
30d agotoday

Request Volume & Latency

requests latency

Learning Velocity Trackerを通じたエージェントのリクエストはすべて記録・適用・監査可能です。AIガバナンスがエージェントの活動を説明責任に変える仕組みと、Learning Velocity Trackerのワークフローへの意味をご覧ください。

私たちが選ばれる理由

安全なのはConnectorだけではありません。あなたのエージェントがそこで行うすべてが守られます。

Learning Velocity TrackerをAIにつなぐのは最初の一歩です。しかし、エージェントとLearning Velocity Trackerの間に開かれた回線は、話の半分にすぎません。保護がなければ、実行されるすべてのアクションは無防備です。

だから、保護は入り口で止まりません。

エージェントがConnectorを通して実行するすべてのアクションは、私たちのインフラの中で動きます。署名されたアクティビティログ、24時間ごとの自動キーローテーション、驚かせるのではなく一時停止する支出制限、そしてすべての実行を分離するサンドボックス。

01

改ざん防止アクティビティログ

エージェントがLearning Velocity Trackerに行うリクエストはすべて記録・署名されるため、履歴への改ざんは検知できます。

02

自動キーローテーション

セキュリティキーを24時間ごとに自動更新します。Learning Velocity Trackerとの接続は手作業なしで守られ続けます。

03

支出保護

あなたが選んだ支出制限を適用し、超えるアクションは承認まで一時停止。Learning Velocity Trackerでのアクションが想定外になることはありません。

04

分離サンドボックス

Learning Velocity Trackerを通るすべての実行は分離され、メモリ・CPU・ネットワークアクセス・ファイル操作・実行をカバーする34以上のセキュリティルールが適用されます。

05

セキュリティイベントストリーミング

セキュリティイベントはSplunk、Datadog、専用のWebhookへ。Learning Velocity Trackerのアクティビティが、ふだん信頼しているツールに届きます。

06

即時レジューム

アイドル接続は状態を保ったまま3〜5 msで復帰し、すべてのクライアントで会話が常にレスポンスよく続きます。

07

悪性ファイル保護

システムリソースを枯渇させる目的の圧縮ファイルを検出し、Learning Velocity Trackerに届く前にブロックします。

08

認証情報の検証

Learning Velocity Trackerの認証情報は保存前に検証します。無効な認証情報は保存されずに拒否されます。

09

分離された使用制限

使用量はアカウントごとに分離されるため、ある接続のアクティビティが他のアカウントの枠を消費することはありません。

1つのConnector、1つのリンクで、オペレーション全体が保護されます。接続だけではなく、あなたのエージェントがそこで行うすべてが対象です。

これらの保証はオプションではありません。すべてのLearning Velocity Tracker接続が走る基盤そのものです。インフラがエージェントのすべての操作をエンドツーエンドで保護する仕組みをご覧ください。

Vinkiusの中で

Learning Velocity TrackerをあなたのAIに準備しましょう。かんたんです。

カタログでLearning Velocity Trackerを選び、接続用リンクを1つ受け取ります。それだけです。

  1. Learning Velocity Trackerを選ぶ

    カタログでLearning Velocity Trackerを見つけて、ワンクリックでConnectorをインストールします。

    Learning Velocity Tracker

    アクティブ

    Connector を有効化
    有効化中…

  2. AIクライアントにリンクを追加

    Vinkiusが1つの接続リンクを渡します。使っているクライアントに追加してください — 各クライアントの正確な手順は上のセクションにあります — ひと手ですべての場所のLearning Velocity Trackerが作動します。

    トークンを生成しました

    MCP 接続 URL

    https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/mcp

    接続トークン

    vk_live_••••••••
    ダッシュボードへ移動

一度の設定で、ふだん使っているAIでLearning Velocity Trackerが使えます。

FAQ

Claudeアクセスに関する質問。

  • 01

    claude.aiとClaudeデスクトップアプリの両方で使えますか？

    はい。両方のCustomizeのConnectorsから同じリンクを追加でき、どちらでも会話は同じように機能します。

  • 02

    Learning Velocity TrackerをClaudeにつないだら、後でChatGPTやGeminiでも同じ接続を使えますか？

    はい、それがポイントです。接続はClaudeのものではなく、あなたのものです。同じリンクをどのAIに貼っても、設定し直しも追加支払いも不要。新しいAIにつなげば、Learning Velocity Trackerはもうそこにあります。

  • 03

    Learning Velocity TrackerのパスワードをClaudeに渡す必要はありますか？

    ありません。サインインはVinkiusで一度だけ。ログイン情報は暗号化して私たちが守り、AIには渡しません。Claudeが見るのはリンクだけで、いつでも削除できます。

  • 04

    Learning Velocity TrackerでClaudeに実際何を頼めますか？

    Connectorが対応している範囲すべてです。データの確認、アクションの実行、回答をチャットへ。Connectorのページには、AIが得るすべてのケイパビリティとコピーできる実例が載っています。

  • 05

    ClaudeにConnectorが表示されません。何を確認すればいいですか？

    リンクがコピーした通りに貼り付けられているか、VinkiusアカウントでConnectorが有効かを確認し、Claudeのconnector一覧を開き直してください。無効化されたConnectorは新しいチャットに表示されません。

  • 06

    後からアクセスを取り消せますか？

    いつでも。ClaudeのCustomizeとConnectorsからconnectorを削除すれば、会話からはなくなります。Vinkiusアカウントには接続と履歴が残るので、次のAIですぐ使えます。

  • Learning Velocity Trackerについて他の質問がありますか？Connectorのページで回答しています。 Learning Velocity Tracker Connectorでできることをすべて見る

このConnectorについて

Learning Velocity TrackerがあなたのAIに追加するもの。

接続すると、あなたのAIは4個のケイパビリティを手に入れます。頼めばLearning Velocity Trackerの中で実行できる、具体的なアクションです。Connectorのページには、それらすべてに加えて、本番環境で計測しているレイテンシと最初に試せるプロンプトを詳しく載せています。

Learning Velocity Tracker Connectorでできることをすべて見る