An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Bates Numbering Generator EngineをAI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。LLMの限界を超える、欠陥のない証拠文書のインデックス化を実現します。

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 · 1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

このセットには1機能あります。

Native V8で使える1機能の一部です。

  1. 01

    法的な文書向けに、欠陥のない連続的なベイツ番号配列を決定論的に生成します

    E-Discoveryの証拠文書など、大量の資料に対して、スキップや欠落のない正確なベイツ番号付けを自動で作成します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Initial Case Dump Indexing

You receive a massive dump of 15,000 emails. Use the MCP to generate a complete, perfect numbering array from 1 to 15,000 using your firm's standard prefix.

02

Resuming Numbering

You are working on a multi-phase case and need to continue numbering from document 2540 to 3000, maintaining a global index standard.

03

Exhibit Preparation

For trial presentation, you need to number 500 key documents. The MCP ensures the sequence is perfect, preventing any gaps in the exhibit list.

04

Global Indexing

When combining evidence from multiple sources, you use the MCP to apply a consistent, high-digit zero-padding rule for global indexing.

タスクを自動化

Native V8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

Native V8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。

Native V8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832ms。本番環境で高速。

Native V8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1441ms
10月3日今日
最速日
618ms
最遅日
1441ms
14日間の傾向
遅延傾向+73%

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。1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 Native V8 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 Native V8 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。

Native V8 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_rbygWevUtSXQUPEy7bXep6AJAN6kPsPfrwg1fZUW/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 — Native V8 capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "bates-numbering-generator-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_rbygWevUtSXQUPEy7bXep6AJAN6kPsPfrwg1fZUW/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？ Native V8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

Native V8ユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPコネクタは、大量の電子証拠（e-Discovery）を扱う法務部門や法律事務所の専門家向けです。特に、法廷提出資料のインデックス化において、番号の欠落や矛盾は許されません。本ツールは、その高い信頼性によって、証拠管理プロセスを劇的に効率化します。

  • 01

    e-Discoveryスペシャリスト

    大規模なデータセットから証拠を抽出し、法的に正確な番号付けを施す作業を担う方。

  • 02

    パラリーガル

    訴訟サポートにおいて、膨大な文書の整理、分類、およびインデックス作成をサポートする方。

  • 03

    法務コンサルタント

    企業が直面する法的な調査や訴訟において、証拠文書の管理体制を構築する方。

FAQ

Native V8ユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Why do I need a dedicated Bates numbering engine?

    General language models are prone to losing context when generating large sequential numbers, often skipping IDs. This MCP uses strict, deterministic logic to guarantee every number in the sequence is present, which is critical for legal evidence.

  • 02

    Can this handle very large numbers of documents?

    Yes. It is designed to process massive document dumps, accurately generating arrays for ranges up to 15,000 and beyond, maintaining mathematical perfection.

  • 03

    Does it require me to know the exact start and end numbers?

    You must provide the start and end points, along with the prefix and padding rules. This ensures the output array matches your case's specific indexing requirements.

  • 04

    Is the output format suitable for court exhibits?

    The output is a clean, immutable array of indexed identifiers, ready to be incorporated into your exhibit list for trial presentation.

  • 05

    Can I resume numbering if I lose my current sequence?

    Absolutely. You can specify a starting number and an ending number, allowing you to resume numbering on a specific segment of documents.

  • 06

    Does it support custom prefixes?

    Yes, you can append any custom alpha-numeric prefix (e.g., 'EXHIBIT-A-' or 'CONFIDENTIAL-') before the numeral sequence.

  • 07

    How does the zero-padding work?

    You supply a padding integer. If padding is 4, document #5 becomes 0005, maintaining perfect alphanumeric sorting in folder hierarchies.

  • 08

    Is there a limit to generation size?

    The engine scales effortlessly. Generating 100,000 distinct strings takes milliseconds, avoiding all standard AI token limitations.

さがす

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