An astronaut overseeing a futuristic data hub

AlpicをChatGPT、Claude、Gemini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。自然言語コマンドで、デプロイから監視までをシームレスに実現します。

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 · 18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 / 05

01-04

このセットには4機能あります。

Alpicで使える18機能の一部です。

  1. 01

    環境変数を設定する

    MCP Connectorが必要とするAPIキー、データベースURL、機能フラグなど、必要な設定値を設定できます。プロジェクトID、環境ID、変数キー、値が必要です。設定された変数は安全に保存されます。

  2. 02

    新しいMCPプロジェクトを作成する

    プロジェクト名とチームIDが必要です。オプションで説明、リポジトリURL、初期設定を行うことができます。作成されたプロジェクトIDが返却され、以降の操作に使用できます。

  3. 03

    環境にデプロイを実行する

    デプロイは非同期で実行されます。デプロイIDが返却されるため、get_deploymentでステータス確認が可能です。開発環境、ステージング環境、本番環境へ新しいMCP Connectorのバージョンをプッシュできます。

  4. 04

    デプロイのステータスを取得する

    デプロイIDが必要です。これを使用して、デプロイが成功したか確認したり、履歴をレビューしたり、失敗したデプロイのデバッグができます。

機能セット02 / 05

05-08

このセットには4機能あります。

Alpicで使える18機能の一部です。

  1. 05

    デプロイログを取得する

    デプロイの失敗原因の特定や、ビルド出力の確認、MCP Connectorの起動成功の検証に役立ちます。プロジェクトIDと環境IDが必要です。

  2. 06

    MCPプロジェクトの詳細情報を取得する

    リスト取得したプロジェクトIDが必要です。プロジェクトの更新やデプロイ実行前に、設定内容を確認するのに使用します。

  3. 07

    トンネルチケットを取得する

    トンネルURLとチケットトークンが返却されます。本番環境にデプロイする前に、開発段階でMCP Connectorをテストする際に使用します。

  4. 08

    環境一覧を取得する

    各環境は独自のURL、変数、デプロイステータスを持っています。環境ID、名前、URL、現在のデプロイ状態を確認し、どの環境にデプロイするかを判断できます。

機能セット03 / 05

09-12

このセットには4機能あります。

Alpicで使える18機能の一部です。

  1. 09

    MCPをレジストリに公開する

    プロジェクトIDと、オプションでサーバーの説明やカテゴリが必要です。MCP Connectorを一般に公開し、他のユーザーから発見できるようにします。

  2. 10

    MCPプロジェクトを更新する

    変更したいフィールドのみを指定します。リスト取得したプロジェクトIDが必要です。プロジェクト名の変更や説明の更新、リポジトリブランチの変更が可能です。

  3. 11

    MCPプロジェクトを削除する

    この操作は元に戻せません。プロジェクトIDが必要です。実行する前にユーザーに確認を促す必要があります。

  4. 12

    環境変数を削除する

    未使用の設定キーをクリーンアップできます。プロジェクトID、環境ID、変数キーが必要です。

機能セット04 / 05

13-15

このセットには3機能あります。

Alpicで使える18機能の一部です。

  1. 13

    プロジェクトの分析データを得る

    プロジェクトIDが必要です。MCP Connectorの健全性を監視し、パフォーマンスの傾向を特定したり、問題をトラブルシューティングしたりできます。

  2. 14

    MCPの情報を取得する

    どのMCPツールが公開されているかを確認し、Connectorが正しく動作しているか検証するために使用します。

  3. 15

    MCPプロジェクト一覧を取得する

    プロジェクトID、名前、説明、関連チーム、デプロイステータス、環境数など、MCPインフラ全体を概観できます。特定のプロジェクト管理やデプロイ実行の前に役立ちます。

機能セット05 / 05

16-18

このセットには3機能あります。

Alpicで使える18機能の一部です。

  1. 16

    チーム一覧を取得する

    各チームにはMCP Connectorのデプロイ用プロジェクトや環境が含まれます。まずチームID、名前、メンバー数を把握し、どのチームでプロジェクトを管理するかを特定します。

  2. 17

    環境変数のリストを取得する

    セキュリティのため、変数値はマスクされます。変数キーとメタデータが返却されます。デプロイや新しい変数の追加前に、環境設定を監査するのに使います。

  3. 18

    新しい環境を作成する

    環境名とプロジェクトIDが必要です。オプションで初期変数や設定を行うことができます。各環境はMCPクライアント接続用の固有のURLを持ちます。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Debugging a Production Failure

If a live MCP connector fails, ask the AI to fetch the deployment logs and check the current status to pinpoint the exact error.

02

Setting Up a New Feature Branch

Before deploying, use the AI to create a new environment and set the necessary API keys or database URLs for that specific stage.

03

Auditing Credentials

Need to know what variables are active? Ask the AI to list all environment variables for a project to ensure compliance.

04

Preparing for Launch

When a project is stable, the AI can publish it to the MCP registry, making it available for other teams to discover.

タスクを自動化

Alpic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

Alpic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。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

Alpic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972ms。本番環境で高速。

Alpic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1120ms
10月3日今日
最速日
784ms
最遅日
1120ms
14日間の傾向
遅延傾向+21%

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。18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 Alpic 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 Alpic 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。

Alpic 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_2KgnFzVSaiaSHBNFbROaJ4IhOHTa3rucrY1KgZYb/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 — Alpic capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "alpic-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_2KgnFzVSaiaSHBNFbROaJ4IhOHTa3rucrY1KgZYb/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? Alpic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

Alpicユーザーが任せたい仕事のために。

Alpicは、MCP Connectorを大規模に運用するチームに不可欠なツールです。手動のデプロイ作業や複雑な環境管理から解放され、AIエージェントを活用してインフラストラクチャの操作を自然言語で行えます。開発サイクルを劇的に加速させたいSaaS企業やプラットフォームチームに最適です。

  • 01

    MCP Connector開発者

    MCP Connectorの設計と実装に集中できます。デプロイや環境設定の煩雑なプロセスをAlpicに任せられます。

  • 02

    DevOpsエンジニア

    複数の環境(dev, staging, prod)への一貫したデプロイパイプラインを構築・管理し、継続的な改善サイクルを加速させます。

  • 03

    プラットフォームチーム

    組織全体のMCPインフラストラクチャを俯瞰し、レジストリ公開や環境変数の一元管理を効率的に行えます。

FAQ

Alpicユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Can I deploy to multiple environments at once?

    Yes. You can create and manage multiple environments (dev, staging, production) for a single MCP project. The capabilities allow you to target specific environments for deployment.

  • 02

    What if my deployment fails? How do I fix it?

    If a deployment fails, you can use the get_deployment_logs capability. This retrieves detailed logs, helping you understand the build output or startup failure point.

  • 03

    Does this MCP handle credentials securely?

    Yes. When managing variables, the capability masks the actual values for security. You can list the keys and metadata using list_variables to audit the configuration.

  • 04

    Is this only for production deployments?

    No. The MCP supports the full lifecycle. You can use get_tunnel_ticket to create development tunnels, allowing local testing before any production push.

  • 05

    Can I deploy environments from specific Git branches directly from the terminal?

    Yes! You can operate create_environment mapping parameters matching your active branches, then instruct your agent to trigger the deploy_environment sync.

  • 06

    Are environment variables secured during deployment processes?

    Absolutely. You can invoke add_variable providing exact tokens without storing them in repositories. They remain encrypted at rest and dynamically injected upon startup.

  • 07

    Can I test server configuration before final production merges?

    Yes. Request your AI agent to trigger get_tunnel_ticket enabling you to natively tunnel local host environments through Alpic before pushing any true integration commits.

『Alpic』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続