An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Classification Efficiency Model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。粒度分離の精度を数学的モデルで最適化します。

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 · 4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

01-04

このセットには4機能あります。

Classification Efficiency Modelで使える4機能の一部です。

  1. 01

    パーティションカーブの解析

    粒度範囲全体における粒子回収の確率分布を生成します。

  2. 02

    分離指標の算出

    供給原料とパーティションデータに基づき、分級の品質を評価します。

  3. 03

    機器性能の予測

    アンダーフローおよびオーバーフローのストリームにおける粒度分布を予測します。

  4. 04

    フィッシュフック効果のシミュレーション

    フィッシュフック効果が微粒子の予測回収率に与える影響を予測します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Hydrocyclone Optimization

Predict how changes in feed will affect the underflow and overflow size distributions.

02

Screening Performance Analysis

Evaluate the efficiency of screen separation using partition curve data.

03

Fine Particle Recovery Modeling

Simulate the fish hook effect to see how it impacts the recovery of small particles.

04

Circuit Design Verification

Use predicted stream distributions to validate new classification equipment setups.

1つのConnector、すべてのAI

Classification Efficiency Model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。

Classification Efficiency Model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925ms。本番環境で高速。

Classification Efficiency Model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1037ms
10月3日今日
最速日
710ms
最遅日
1037ms
14日間の傾向
改善傾向-7%

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 Classification Efficiency Model 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 Classification Efficiency Model 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。

Classification Efficiency Model 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_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/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 — Classification Efficiency Model capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "classification-efficiency-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5pNTjDgbH4eCuHno2KPr05OCaMrerZ9GQLBiCKj9/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？ Classification Efficiency Model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

Classification Efficiency Modelユーザーが任せたい仕事のために。

鉱物処理や粉体工学に従事する専門家向けのツールです。複雑な分離プロセスを数学的にモデル化し、機器の最適化を図る際に活用できます。

  • 01

    プロセスエンジニア

    分級機器の性能予測や分離効率の最適化に利用します。

  • 02

    鉱物処理技術者

    ハイドロサイクロンやスクリーンの運用における粒子回収のシミュレーションを行います。

  • 03

    研究開発者

    粒度分離における数学的モデルの構築や、フィッシュフック効果などの現象解析に活用します。

FAQ

Classification Efficiency Modelユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What equipment can this MCP model?

    This MCP is designed for modeling hydrocyclones and screens used in particle separation.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    What is the fish hook effect simulation?

    The simulate_fish_hook_impact capability predicts how this specific effect alters the recovery of fine particles in your model.

  • 04

    Does this MCP handle stream distributions?

    Yes, the predict_equipment_performance capability forecasts the size distribution for both underflow and overflow streams.

  • 05

    How do I get separation metrics?

    You can use the calculate_separation_metrics capability to evaluate quality based on your feed and partition data.

  • 06

    How can I model the separation quality of my hydrocyclone?

    You can use calculate_separation_metrics after generating a partition curve with analyze_partition_curve to determine sharpness and efficiency.

  • 07

    What is the fish hook effect in classification?

    The fish hook effect is a deviation in the partition curve where fine particles are recovered unexpectedly. You can simulate this using simulate_fish_hook_impact.

  • 08

    Can I predict the output of my equipment?

    Yes, use predict_equipment_performance to forecast the resulting size distribution of both underflow and overflow streams.

さがす

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