An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Tea Leaf Quality Index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。データに基づいた最適な収穫時期と品質予測を実現します

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。

Tea Leaf Quality Indexで使える3機能の一部です。

  1. 01

    紅茶の品質ポテンシャル評価

    紅茶生産における酸化ポテンシャルを専門的に分析します。

  2. 02

    収穫指標の算出

    現在の葉の状態に基づき、理想的な収穫時期と期待される品質を決定します。

  3. 03

    等級分布の予測

    収穫される葉がどの商業等級にどの程度の割合で分類されるかを予測します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Harvest Scheduling

Use the MCP to determine the best day to pluck based on current shoot age and position.

02

Market Planning

Predict the percentage of premium grade leaves to prepare for high-end buyers.

03

Black Tea Optimization

Analyze chemical ratios to ensure the tea has the right oxidation potential.

04

Quality Benchmarking

Compare expected cup quality scores against actual harvest results.

1つのConnector、すべてのAI

Tea Leaf Quality Index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。

Tea Leaf Quality Index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839ms。本番環境で高速。

Tea Leaf Quality Index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1137ms
10月3日今日
最速日
675ms
最遅日
1137ms
14日間の傾向
改善傾向-27%

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 Tea Leaf Quality Index 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 Tea Leaf Quality Index 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。

Tea Leaf Quality Index 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_1yYl9D0U9grTcvl0TcQj15gYVTUxmeA7WwtW2c7X/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 — Tea Leaf Quality Index capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "tea-leaf-quality-index-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1yYl9D0U9grTcvl0TcQj15gYVTUxmeA7WwtW2c7X/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？ Tea Leaf Quality Index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

Tea Leaf Quality Indexユーザーが任せたい仕事のために。

茶園の生産効率と品質の安定化を目指す専門家向けのツールです。データに基づいた意思決定により、収穫の最適化を支援します。

  • 01

    茶園管理者

    収穫間隔の最適化や生産計画の策定に活用できます。

  • 02

    品質管理責任者

    成分データに基づいた等級予測や品質の安定化に役立ちます。

  • 03

    農業データアナリスト

    生物学的データと化学成分を統合した高度な分析に使用できます。

FAQ

Tea Leaf Quality Indexユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What data does the Tea Leaf Quality Index MCP need?

    The MCP requires data points like leaf position, shoot age, and chemical composition, including levels of polyphenols, caffeine, and amino acids.

  • 02

    Can I use this for green tea?

    Yes, the MCP can predict grade distributions for green tea based on shoot position and age.

  • 03

    How does it help with black tea production?

    It evaluates the oxidation potential by analyzing the ratio of theaflavin to thearubigin.

  • 04

    What AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client, such as Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 05

    Does this MCP calculate harvest timing?

    Yes, the calculate_plucking_metrics capability determines the ideal plucking interval based on the current state of the leaves.

  • 06

    How can I determine the best time to harvest my tea?

    You can use the calculate_plucking_metrics capability. By providing the leaf position, shoot age, and chemical composition, the capability returns the optimum plucking interval and an expected cup quality score.

  • 07

    Can I predict the commercial grade of my tea leaves?

    Yes, the predict_grade_distribution capability allows you to forecast the percentage of premium, standard, and low grade leaves based on shoot maturity and seasonal factors.

  • 08

    How does this capability help with black tea production?

    The evaluate_black_tea_potential capability specifically analyzes the oxidation potential by calculating the ratio of theaflavin and thearubigin based on polyphenol levels.

さがす

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