An astronaut overseeing a futuristic data hub
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LLM XML Tag ParserをChatGPTとClaude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。非構造化テキストから必要なデータのみを確実に抽出します

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。

LLM XML Tag Parserで使える3機能の一部です。

  1. 01

    すべてのタグを抽出

    指定したXMLタグの最上位にあるすべての出現箇所を抽出します。

  2. 02

    単一のタグを抽出

    指定したXMLタグの最初の出現箇所のみを抽出します。

  3. 03

    タグの整合性を検証

    XMLタグのネスト構造が正しく、閉じタグが一致しているかを確認します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Reasoning Isolation

Pull the contents of a <think> tag to hide the model's internal logic from the end user.

02

Data Extraction

Grab specific data points wrapped in custom tags for use in other applications.

03

Output Validation

Check if an agent's response is structurally sound before passing it to a parser.

04

Batch Processing

Retrieve all occurrences of a tag when a model generates a list of items in XML format.

1つのConnector、すべてのAI

LLM XML Tag Parser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。

LLM XML Tag Parser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715ms。本番環境で高速。

LLM XML Tag Parser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834ms
10月3日今日
最速日
543ms
最遅日
834ms
14日間の傾向
改善傾向-8%

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 LLM XML Tag Parser 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 LLM XML Tag Parser 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。

LLM XML Tag Parser 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_w58Iyf6iS1Dvk9wxnoCriPGJu7Dnb9x0GKyijsMS/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 — LLM XML Tag Parser capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "llm-xml-tag-parser-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_w58Iyf6iS1Dvk9wxnoCriPGJu7Dnb9x0GKyijsMS/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？ LLM XML Tag Parser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

LLM XML Tag Parserユーザーが任せたい仕事のために。

This MCP is for developers and power users building workflows that rely on structured model outputs.

  • 01

    AI Engineers

    They hand off raw model strings to this MCP to clean data for databases or APIs.

  • 02

    Workflow Automators

    They use it to parse reasoning steps from agents to trigger specific logic.

  • 03

    Data Analysts

    They extract specific data points from large batches of model-generated text.

FAQ

LLM XML Tag Parserユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What can this MCP do with XML tags?

    It extracts content from specific tags, finds all instances of a tag, and validates that tags are properly nested and balanced.

  • 02

    Does it work with Claude?

    Yes, it is specifically designed to handle outputs from models that use XML tags for structure, such as Claude.

  • 03

    How does it handle nested tags?

    The MCP uses depth tracking to ensure it correctly identifies the boundaries of nested XML structures.

  • 04

    Which AI clients can use this?

    Any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code can use these capabilities.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after you connect.

  • 06

    How does the parser handle nested tags?

    The parser uses an integer depth counter. When it encounters an opening tag, it increments the counter; when it finds a closing tag, it decrements it. This ensures that extract_all_tags correctly identifies fully closed pairs even in complex structures.

  • 07

    Can I use this to validate if my prompt output is well-formed?

    Yes, by using the validate_tag_integrity capability, you can check if every opening tag has a corresponding closing tag and verify that the nesting depth is balanced.

  • 08

    What happens if a tag is not found?

    If you use extract_single_tag and the target tag does not exist in the input string, the capability will return null for the extracted content.

さがす

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