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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。
Systems Thinking Proverで使える1機能の一部です。
- 01
システム思考の検証を実行する
LLMに対し、システム変更の前にフィードバックループや二次的影響、ボトルネックの特定を強制する構造化されたリフレクションツールです。Donella MeadowsやJay Forresterのシステムダイナミクス理論に基づき、設計の妥当性を厳格に検証します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Infrastructure Scaling
Verify that adding more compute resources won't just shift the bottleneck to a different service.
Supply Chain Modeling
Map how changes in production speed affect inventory and replenishment loops.
Organizational Policy
Analyze how new incentives or rules might create unintended behaviors in a team.
Traffic and Flow Control
Model how adjusting one node in a network affects the capacity of adjacent nodes.
タスクを自動化
Systems Thinking Prover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
Systems Thinking Prover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。
Systems Thinking Prover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934ms。本番環境で高速。
Systems Thinking Prover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
- 753ms
- 最遅日
- 1254ms
- 14日間の傾向
- 安定-1%
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 Systems Thinking Prover 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 Systems Thinking Prover 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。
Systems Thinking Prover 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_gzZHZyog1ErMo4heLHF6Kpx8sxf4G0Yo1pNvsMiJ/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 — Systems Thinking Prover capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"systems-thinking-prover-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_gzZHZyog1ErMo4heLHF6Kpx8sxf4G0Yo1pNvsMiJ/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? Systems Thinking ProverをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Systems Thinking Proverユーザーが任せたい仕事のために。
複雑なソフトウェアアーキテクチャや社会システムの設計を行うプロフェッショナル向けです。AIによる単純な提案が、システム全体に悪影響を及ぼすリスクを最小限に抑えます。
- 01
システムアーキテクト
コンポーネント間の相互作用や、変更による連鎖的な影響を予測する必要がある設計者。
- 02
SRE / インフラエンジニア
負荷増大やリソース変更が、システム全体のボトルネックや安定性にどう影響するかを検証する担当者。
- 03
プロダクトマネージャー
機能追加やプロセス変更が、ユーザー行動や運用コストに与える二次的な影響を考慮すべき責任者。
FAQ
Systems Thinking Proverユーザーからのよくある質問。
- 01
How does this MCP prevent AI errors?
It uses a 6-pivot validation process that forces the AI to account for feedback loops, second-order effects, and bottlenecks before it can finalize a response.
- 02
What is a second-order effect?
It is the consequence of a consequence. The capability requires the AI to trace at least three levels of downstream impact to ensure it isn't just seeing the immediate result.
- 03
Can I use this with Claude or Cursor?
Yes, this MCP is compatible with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 04
What happens if the AI's logic is too simple?
The capability will return a verdict like LINEAR_THINKING_DETECTED if the AI fails to identify the necessary feedback loops or system boundaries.
- 05
Does this capability require manual setup?
No, Vinkius hosts and manages the MCP, so you can connect it to your client with one click.
- 06
Why force the identification of feedback loops?
Systems are not linear. If you fix a bottleneck without mapping the reinforcing loop, the system will just break faster somewhere else.
- 07
How do you prove math in systems thinking?
By calculating throughput, capacity, or latency limits (e.g. proving a 5k RPS upstream source will crash a 1k RPS bottleneck database).
さがす
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