An astronaut overseeing a futuristic data hub

Dog Body Language Decoder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。複雑なボディランゲージを正確な感情と安全な行動へ変換します

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

Waiting for input…

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 · 3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

01-03

このセットには3機能あります。

Dog Body Language Decoderで使える3機能の一部です。

  1. 01

    感情状態の算出

    身体信号を分析し、主要な感情状態と信頼度、および二次的な指標を算出します。

  2. 02

    身体信号の照会

    耳の位置や尻尾の状態などの観察データを収集し、解析可能な形式に構造化します。

  3. 03

    安全な接近方法の照会

    検出された感情に基づき、適切な距離や接し方などの安全ガイドラインを取得します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Safe Approaching

You use the safety guidelines to determine how close you can get to a dog you've just encountered.

02

Behavioral Assessment

You input a list of physical cues to identify if a dog is feeling fearful or confident.

03

Conflict Resolution

You analyze conflicting signals like a wagging tail paired with a hard stare to find the true emotional state.

04

Training Support

You use the confidence ratings to gauge how much stress a dog is under during a specific task.

タスクを自動化

Dog Body Language Decoder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

Dog Body Language Decoder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。

Dog Body Language Decoder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694ms。本番環境で高速。

Dog Body Language Decoder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828ms
10月3日今日
最速日
545ms
最遅日
828ms
14日間の傾向
遅延傾向+22%

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 Dog Body Language Decoder 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 Dog Body Language Decoder 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。

Dog Body Language Decoder 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_U7FnmRu1ItCH2S3JeaW5ff7ttu7v3l84DHArzA7x/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 — Dog Body Language Decoder capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "dog-body-language-decoder-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_U7FnmRu1ItCH2S3JeaW5ff7ttu7v3l84DHArzA7x/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? Dog Body Language Decoder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

Dog Body Language Decoderユーザーが任せたい仕事のために。

犬の行動学に基づいた正確な判断が必要な専門家や、安全な犬との接し方を学びたい方に適しています。

  • 01

    ドッグトレーナー

    犬の感情を正確に把握し、トレーニングの安全性と効果を高めるために使用します。

  • 02

    動物行動学者

    身体信号の組み合わせによる複雑な感情分析の補助ツールとして活用します。

  • 03

    ペットオーナー

    愛犬や初めて接する犬との安全なコミュニケーションを実現するために利用します。

FAQ

Dog Body Language Decoderユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How does this MCP interpret dog emotions?

    It doesn't look at just one signal. It takes multiple inputs like ear position and tail state, combines them using weighted rules, and produces a primary emotional state and a confidence rating.

  • 02

    What AI clients can I use with this MCP?

    You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Does this MCP provide specific instructions for approaching dogs?

    Yes. The query_safe_approach capability provides concrete guidelines on physical distance and behavior based on the dog's detected emotion.

  • 04

    Can I use this to analyze a dog's mood from a single tail wag?

    No. The system is designed to prevent the error of relying on single signals. It requires a combination of posture, ears, tail, and facial expressions for an accurate assessment.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No. Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start using the capabilities.

  • 06

    Does the system analyze individual signals or combinations?

    The system is designed to analyze combinations. The core logic resides in calculate_emotional_state. This capability requires structured inputs from query_body_signals (e.g., tucked tail + pinned ears) to weigh multiple signals against predefined rules, providing a much more accurate assessment than any single signal alone.

  • 07

    What is the final output I receive after running all capabilities?

    The process flows from query_body_signals $\rightarrow$ calculate_emotional_state $\rightarrow$ query_safe_approach. The final output is generated by the last capability, query_safe_approach, which provides a comprehensive set of safety guidelines (general principle, specific actions, and distance mandates) tailored to the dog's primary emotional state.

  • 08

    If I am unsure of a signal (e.g., distinguishing 'relaxed sprawl' from 'low to ground'), can the system handle it?

    The initial input capability, query_body_signals, is responsible for standardizing ambiguous human descriptions. While users should use clear language, the system is built to accept structured inputs regarding posture, ears, tail, and face. The subsequent capabilities will then interpret these standardized signals.

『Dog Body Language Decoder』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続