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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 · 4機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Agent Capability Matching Engineで使える4機能の一部です。
- 01
必要な能力のギャップを分析
特定の意図を満たすために、現在利用可能なエージェント群から不足している能力を特定します。これにより、システム改善の優先順位付けが可能です。
- 02
ルーティングスコアを計算し最適エージェントを特定
ユーザーの意図に基づき、複数のエージェントの中から複合的なスコアを計算し、最も最適な単一のエージェントを決定します。
- 03
複数のエージェントを組み合わせた実行計画を策定
単一のエージェントでは対応が難しい意図に対し、複数のエージェントを連携させるための最適な実行順序を計画します。
- 04
ルーティング計画の健全性を検証
現在のルーティング計画が、低いスコアや大きな能力ギャップによってリスクを抱えていないか、その健全性をチェックします。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Complex Customer Onboarding
When a user needs to update their profile, check billing, and generate a welcome guide, the MCP plans the sequence of three different agents.
Technical Documentation Retrieval
A request for a specific API endpoint requires searching documentation, cross-referencing code examples, and summarizing the result, all managed by the MCP.
Automated Research Reports
The system needs to gather data from multiple sources, analyze the trends, and write a summary. The MCP orchestrates the search, analysis, and writing agents.
Dynamic Content Generation
Generating a marketing campaign requires checking brand guidelines, writing copy, and creating an image concept. The MCP routes these three distinct tasks.
1つのConnector、すべてのAI
Agent Capability Matching Engine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。
Agent Capability Matching Engine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894ms。本番環境で高速。
Agent Capability Matching Engine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
- 802ms
- 最遅日
- 975ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+22%
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 Agent Capability Matching Engine 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 Agent Capability Matching Engine 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。
Agent Capability Matching Engine 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_pjXBUVcUztBQMt9Kffkjs0TwG0wBLAQejYsiOszR/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 — Agent Capability Matching Engine capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"agent-capability-matching-engine-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_pjXBUVcUztBQMt9Kffkjs0TwG0wBLAQejYsiOszR/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? Agent Capability Matching EngineをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Agent Capability Matching Engineユーザーが任せたい仕事のために。
本MCPコネクタは、複雑なビジネスプロセスを自動化したいシステムアーキテクトやAI開発者に最適です。単なるAPI連携ではなく、AIエージェント群の「頭脳」として機能し、タスクの実行経路を動的に最適化します。これにより、システムの信頼性と拡張性を飛躍的に向上させたいチームにおすすめです。
- 01
AIソリューションアーキテクト
複数のAIコンポーネントを組み合わせた複雑なワークフローの設計と、最適な実行順序の決定を担当します。
- 02
MLエンジニア
エージェント間の能力のギャップ分析や、パフォーマンス指標に基づいたルーティングロジックの実装を行います。
- 03
バックエンド開発者
安定したAIオーケストレーション層を構築し、システム全体の信頼性を高めるための決定論的なルーティング層を組み込みます。
FAQ
Agent Capability Matching Engineユーザーからのよくある質問。
- 01
Is this different from a simple router?
Yes. A simple router just sends the task to the first agent it thinks of. This MCP calculates the optimal path by analyzing capability intersection, performance metrics, and real-time load. It's a decision layer, not just a switch.
- 02
What kind of input does it need?
It requires a clear user intent. You can also provide it with a list of available agents, which it uses to calculate scores and identify missing skills.
- 03
Can it handle multiple steps?
Absolutely. The plan_multi_agent_composition capability is designed specifically to determine the correct sequence of agents when one single agent isn't enough.
- 04
Does it check if the plan is safe?
Yes. You can use validate_routing_health to check the plan for risks, such as low routing scores or large capability gaps, before you commit to running the workflow.
- 05
How does the engine select the best agent?
The engine uses calculate_routing_scores to compute a composite score for each agent based on capability match, success rate, latency, and current system load.
- 06
What happens if no single agent has all the required capabilities?
You can use plan_multi_agent_composition to identify the optimal sequence of multiple agents that, when combined, satisfy all requirements.
- 07
How can I check if a routing plan is reliable?
Use the validate_routing_health capability to check if the routing plan is risky due to low scores or high capability gaps.
さがす
Routingの他のコネクタ
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『Agent Capability Matching Engine』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続
