An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Reservoir Material Balance Engine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。油層のエネルギーと埋蔵量を精密に解析します

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 · 4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

01-04

このセットには4機能あります。

Reservoir Material Balanceで使える4機能の一部です。

  1. 01

    PVT物性の整合性検証

    流体物性が貯留層の状態と物理的に矛盾していないかを確認します。

  2. 02

    駆動メカニズムの解析

    異なるエネルギー源が及ぼす相対的な寄与度を特定し、定量化します。

  3. 03

    初期埋蔵量の算出

    貯留層内に存在する初期の石油またはガスの量を決定します。

  4. 04

    貯留層性能の予測

    将来の貯留層圧力および累積生産量を予測します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Field Development Planning

Use the agent to forecast future pressure and production to inform long term field strategy.

02

Drive Mechanism Identification

Determine if a reservoir is primarily driven by water, gas cap, or solution gas.

03

Initial Volume Estimation

Calculate OOIP or OGIP to establish a baseline for reservoir capacity.

04

Fluid Property Verification

Ensure that the PVT data used in models is physically consistent with the reservoir.

1つのConnector、すべてのAI

Reservoir Material Balance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。

Reservoir Material Balance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893ms。本番環境で高速。

Reservoir Material Balance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1085ms
10月3日今日
最速日
748ms
最遅日
1085ms
14日間の傾向
安定+3%

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。4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 Reservoir Material Balance 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 Reservoir Material Balance 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。

Reservoir Material Balance 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_sOhAJpPWzr8WnYtJ5pSR4yJWzb88enyYIuzeMSXm/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 — Reservoir Material Balance capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "reservoir-material-balance-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_sOhAJpPWzr8WnYtJ5pSR4yJWzb88enyYIuzeMSXm/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？ Reservoir Material Balance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

Reservoir Material Balanceユーザーが任せたい仕事のために。

石油・ガス業界のエンジニアや地質学者が、データに基づいた迅速な意思決定を行うために設計されています。

  • 01

    油層エンジニア

    物質収支解析や埋蔵量評価、生産予測の自動化に活用できます。

  • 02

    地質学者

    流体物性と貯留層条件の整合性確認や、エネルギー源の特定に役立ちます。

  • 03

    リザーバーマネージャー

    将来の生産トレンド予測に基づいた開発計画の策定に利用可能です。

FAQ

Reservoir Material Balanceユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What can this MCP do for reservoir engineering?

    It allows your AI agent to calculate initial oil and gas volumes, analyze drive mechanisms, forecast reservoir performance, and validate PVT consistency.

  • 02

    How do I use this with my AI client?

    You connect your client, such as Claude or Cursor, to the Vinkius platform. Once connected, you can simply ask your agent to run reservoir calculations using the provided capabilities.

  • 03

    Can it help with forecasting?

    Yes, the predict_reservoir_performance capability allows your agent to forecast future reservoir pressure and cumulative production.

  • 04

    Does it handle drive mechanism analysis?

    Yes, the analyze_drive_mechanisms capability identifies and quantifies the relative contributions of different energy sources like water drive or gas cap expansion.

  • 05

    Is the data hosted by Vinkius?

    Vinkius hosts the MCP and manages the execution, so you don't have to set up or maintain any local environments.

  • 06

    How do I calculate the initial oil in place?

    You can use the calculate_initial_volumes capability by providing the reservoir type, production data, pressure data, PVT properties, and reservoir statistics.

  • 07

    Can this capability identify the primary drive mechanism?

    Yes, the analyze_drive_mechanisms capability identifies the relative percentage contribution of solution gas, gas cap, and water drive.

  • 08

    How accurate are the performance forecasts?

    Forecasts generated by predict_reservoir_performance follow the trends established by the identified drive mechanisms and current reservoir state.

さがす

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