Agify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。データに深みを与える、強力な人口統計情報を提供します。
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.
完全セット · 2機能
Agifyの全機能セット。
Agifyに仕事を頼むとき、AIが選べる正確なアクションです。
01-02
このセットには2機能あります。
Agifyで使える2機能の一部です。
- 01
名前から年齢を予測する(国指定オプション付き)
国を指定することで、より正確な個人の推定年齢を算出できます。
- 02
複数の名前の年齢を一括予測する
複数の名前の年齢を一度に予測し、効率的なデータ分析を可能にします。
実測値、推定値ではない
平均899ms。本番環境で高速。
Agify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
- 717ms
- 最遅日
- 1046ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+16%
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。2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 Agify 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 Agify 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。
Agify 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_oLQN8lIhp0RLMAwjx6TncjEaxQhdcYSkWZZL35yz/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 — Agify capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"agify-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_oLQN8lIhp0RLMAwjx6TncjEaxQhdcYSkWZZL35yz/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
Agifyユーザーが任せたい仕事のために。
本コネクタは、データに深みと文脈を与えたいプロフェッショナル向けです。名前という基本的な情報から、人口統計学的な洞察を引き出すことで、ユーザーやリードの理解を深めたい方に最適です。
- 01
データアナリスト
ユーザーデータベースに推定人口統計情報を追加し、分析の幅を広げたい方。
- 02
マーケティングチーム
名前から年齢を推定し、リードやオーディエンスを細分化して、より効果的なキャンペーンを展開したい方。
- 03
開発者
生年月日を尋ねることなく、より賢いオンボーディングフローやパーソナライゼーションエンジンを構築したい方。
FAQ
Agifyユーザーからのよくある質問。
- 01
このコネクタは何を予測できますか?
名前を基にして、その人物の推定年齢を予測できます。単なる年齢だけでなく、予測の根拠となったデータ件数も確認可能です。
- 02
国を指定して予測の精度を上げられますか?
はい、可能です。ISOコードを使用して国を限定することで、より地域に根ざした、正確な年齢予測を行うことができます。
- 03
複数の名前を一度に処理できますか?
はい、バッチ処理機能があります。最大10名までの名前を一度のリクエストで処理できるため、大量のデータ分析に非常に効率的です。
- 04
どのようなデータ分析に役立ちますか?
主に、ユーザーのプロファイリング、リードのセグメンテーション、そしてデータベースのデータエンリッチメントに役立ちます。より深い洞察を得るための基盤データとなります。
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