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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Agent DAG SchedulerをAIで使う。

アカウントを一度接続するだけで、いつも使っているAIに仕事を任せられます。追加の連携開発は不要。複雑なAIワークフローの実行順序とリソース利用を最適化します。

Included with plan

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

完全セット · 3機能

Agent DAG Schedulerの全機能セット。

Agent DAG Schedulerに仕事を頼むとき、AIが選べる正確なアクションです。

機能セット01 / 01

01-03

このセットには3機能あります。

Agent DAG Schedulerで使える3機能の一部です。

  1. 01

    ワークフロー構造の検証

    提供されたタスクグラフの整合性を検証し、基本的な実行シーケンスを決定します。サイクル（循環参照）の有無も検出可能です。

  2. 02

    タスクのタイミング詳細の取得

    特定のスケジュールにおける、特定のタスクの時間的制約（最早開始時刻、最遅開始時刻など）を深く掘り下げて提供します。

  3. 03

    実行スケジュールのシミュレーション

    限られた実行スロット数という前提のもと、ワークフローの実際のタイミングとリソース利用効率を計算し、最適な実行計画を導き出します。

実測値、推定値ではない

平均815ms。本番環境で高速。

Agent DAG Scheduler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977ms
8月20日今日
最速日
707ms
最遅日
977ms
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。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 Agent DAG Scheduler 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 DAG Scheduler 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 DAG Scheduler 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_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/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 — Agent DAG Scheduler capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "agent-dag-scheduler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/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

対象ユーザー

Agent DAG Schedulerユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPコネクタは、複雑な依存関係を持つ多段階のAIワークフローを構築・管理する専門家向けです。単なるタスク実行に留まらず、リソース制約や時間的な制約を考慮した最適な実行計画の策定を支援します。AIシステムの信頼性と効率性を最大化したい開発チームに最適です。

  • 01

    AIエンジニア

    エージェント間の連携や処理フローの設計、および実行順序のロジック構築を担当する方。

  • 02

    データサイエンティスト

    複数のデータ処理ステップが絡むパイプラインのボトルネック分析や、最適な計算リソースの割り当てを検討する方。

  • 03

    ワークフローアーキテクト

    大規模なシステム全体の処理フローを設計し、時間的・構造的な整合性を保証する必要がある方。

FAQ

Agent DAG Schedulerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    DAGとは何ですか？このコネクタでどのように使えますか？

    DAGとは、Directed Acyclic Graphの略で、「循環参照のない有向グラフ」を意味します。本コネクタでは、タスク間の依存関係をDAGとして定義し、実行可能な順序を決定します。これにより、無限ループや実行不可能なフローを防ぎます。

  • 02

    ワークフローにサイクル（循環）があると、どうなりますか？

    サイクルが存在すると、タスクが永遠に待機状態に入ってしまうため、ワークフローは実行できません。analyze_workflow_structureを使用することで、サイクルを検出し、設計段階で修正することが可能です。

  • 03

    リソースの制約（並列スロット数）を考慮したシミュレーションは可能ですか？

    はい、可能です。simulate_execution_scheduleを使用することで、利用可能な並列スロット数という制約を組み込み、リソースが逼迫した場合の実際の実行時間（wall-clock time）を計算できます。

  • 04

    「スラック時間」とは具体的に何を指しますか？

    スラック時間とは、タスクが完了してもスケジュール全体に影響を与えない余剰時間のことです。この値を把握することで、どのタスクが時間的な余裕を持っているか、つまりボトルネックではないかを特定できます。

さがす

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