
クライアント別のステップバイステップ
Paddle-Out Calorie Estimator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
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをClaudeに接続
約1分、Claudeの設定からそのまま完了
- 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+をクリックしてAdd custom connectorを選び、Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのClaudeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
ChatGPT
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをChatGPTに接続
約1分、ChatGPTの設定からそのまま完了
- 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。
- 2Createをクリックして名前を付け、Paddle-Out Calorie Estimator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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのChatGPTの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Gemini
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをGeminiに接続
約1分、ターミナルからそのまま完了
- 1ターミナルでGemini CLIを開きます。
- 2実行:gemini mcp add --transport http Paddle-Out Calorie Estimator <あなたのリンク>。上のPaddle-Out Calorie EstimatorのリンクがHTTP URLになります。
- 3/mcpを実行して、ステータスがCONNECTEDと表示されるのを確認。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのGeminiの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Perplexity
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをPerplexityに接続
数分、Perplexity Macアプリで完了
- 1Perplexity MacアプリでAccountを開き、Connectorsを選び、Add Connectorをクリックします。
- 2SimpleタブでMCP Connectorを選び、名前を付けて、Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのPerplexityの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Grok
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをGrokに接続
約1分、grok.com/connectorsで完了
- 1Grokでgrok.com/connectorsを開き、New Connectorをクリックします。
- 2Customを選び、名前を付けて、Paddle-Out Calorie Estimator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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのGrokの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Microsoft Copilot
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをCopilotに接続
約1分、VS CodeのCopilot Chatで完了
- 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スコープを選び、サーバーに名前を付け、Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのCopilotの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Cursor
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをCursorに接続
約1分、Cursorで完了
- 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)。
- 2Paddle-Out Calorie Estimator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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのCursorの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
VS Code
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをVS Codeに接続
約1分、VS Codeで完了
- 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)。
- 2Paddle-Out Calorie Estimator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保存してCopilot Chatで実際に頼んでみてください。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのVS Codeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Windsurf
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをWindsurfに接続
約1分、Cascadeで完了
- 1CascadeでMCPsアイコンをクリックします(またはSettings、Cascade、MCP Serversへ)。
- 2mcp_config.jsonを編集し、Paddle-Out Calorie Estimator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保存して実際に頼んでみてください。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのWindsurfの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
JetBrains
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをJetBrainsに接続
約1分、Settingsで完了
- 1Settings、Tools、AI Assistant、Model Context Protocol(MCP)へ移動します。
- 2AddをクリックしてPaddle-Out Calorie Estimator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。
- 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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのIDEの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Cline
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをClineに接続
約1分、Clineパネルで完了
- 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。
- 2Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 3Add Serverをクリックして実際に頼んでみてください。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのClineの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
LangChain
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをLangChainに接続
約1分、コードで完了
- 1mcpエクストラ付きでLangChainをインストール:pip install "langchain[mcp]"。
- 2Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 3list_toolsを呼び出してツールをエージェントに渡します。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのLangChainエージェントの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Vercel AI SDK
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをVercel AI SDKに接続
約1分、コードで完了
- 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。
- 2Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 3client.tools()を呼び出してtoolsをstreamTextに渡します。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのVercel AI SDKアプリの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Lovable
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをLovableに接続
約1分、Connectorsカタログで完了
- 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サーバーに名前を付け、Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのLovableの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Z.ai
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをZ.aiに接続
約1分、ZCodeの設定で完了
- 1Settings、MCP Serversを開き、右上のNew MCP Serverをクリックします。
- 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。Paddle-Out Calorie Estimator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。
- 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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのZ.aiの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Raycast
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをRaycastに接続
数分、Raycast Proで完了
- 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サーバーに名前とアイコンを付け、transportにHTTPを選び、Paddle-Out Calorie EstimatorのリンクをURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
- 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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのRaycastの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Qwen Code
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをQwen Codeに接続
約1分、ターミナルで完了
- 1実行:qwen mcp add --transport http Paddle-Out Calorie Estimator <あなたのリンク>。上のリンクがURLです。
- 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チャットで/mcpを入力し、サーバーが表示されるのを確認。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのQwen Codeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Kimi Code
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをKimi Codeに接続
約1分、TUIで完了
- 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)。
- 2Paddle-Out Calorie Estimator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/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。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのKimi Codeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}
Le Chat
Paddle-Out Calorie Estimator 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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpPaddle-Out Calorie EstimatorをLe Chatに接続
約1分、Connectorsで完了
- 1Le ChatでConnectorsを開き、カスタムconnectorの追加を選びます。
- 2Paddle-Out Calorie Estimator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保存して認証したら、実際に頼んでみてください。Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのLe Chatの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"paddle-out-calorie-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcp"
}
}
}Claudeや他のAI + Paddle-Out Calorie Estimator
ひとつのチャット。あなたのPaddle-Out Calorie Estimator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.
これらのプロンプトはPaddle-Out Calorie Estimator 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、 Paddle-Out Calorie Estimator Connectorのページにあります。
ミッションコントロール
Paddle-Out Calorie Estimator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Paddle-Out Calorie Estimator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。
Know exactly what needs your attention before you even look at the charts. One briefing. The full picture. The next move.
AI Agents Activities
last 30 daysRequest Volume & Latency
requests latencyPaddle-Out Calorie Estimator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、Paddle-Out Calorie Estimator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。
Paddle-Out Calorie Estimator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Paddle-Out Calorie Estimator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。
改ざん防止アクティビティログ
エージェントがPaddle-Out Calorie Estimator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。
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。Paddle-Out Calorie Estimatorとの接続は手作業なしで守られ続けます。
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。Paddle-Out Calorie Estimatorでのアクションが想定外になることはありません。
分離サンドボックス
Paddle-Out Calorie Estimator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。
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。Paddle-Out Calorie Estimator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。
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。
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、Paddle-Out Calorie Estimatorに届く前にブロックします。
認証情報の検証
Paddle-Out Calorie Estimator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。
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Paddle-Out Calorie Estimator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
Paddle-Out Calorie Estimator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Paddle-Out Calorie Estimatorを選び、接続用リンクを1つ受け取ります。それだけです。
Paddle-Out Calorie Estimatorを選ぶ
カタログでPaddle-Out Calorie Estimatorを見つけて、ワンクリックでConnectorをインストールします。
Paddle-Out Calorie Estimator
アクティブ
Connector を有効化有効化中…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Paddle-Out Calorie Estimator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_3lP2wPnnmaXuFPRBOW05h2QMAUnyzWNHL6lrqvBB/mcpダッシュボードへ移動接続トークン
vk_live_••••••••
一度の設定で、ふだん使っているAIでPaddle-Out Calorie Estimator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
Paddle-Out Calorie Estimator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、Paddle-Out Calorie Estimatorはもうそこにあります。
- 03
Paddle-Out Calorie Estimator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
Paddle-Out Calorie Estimator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。
Paddle-Out Calorie Estimator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。 Paddle-Out Calorie Estimator Connectorでできることをすべて見る
このConnectorについて
Paddle-Out Calorie EstimatorがあなたのAIに追加するもの。
接続すると、あなたのAIは3個のケイパビリティを手に入れます。頼めばPaddle-Out Calorie Estimator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。
Paddle-Out Calorie Estimator Connectorでできることをすべて見る