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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
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。

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。
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。
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 · 10機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Forefrontで使える10機能の一部です。
- 01
パイプライン・データセット作成
選択したパイプラインからデータセットを新規に作成します。
- 02
パイプライン作成
LLMの出力を収集するための新しいパイプラインを作成します。
- 03
パイプラインへのデータ追加
指定したパイプラインにデータサンプルを追加します。
- 04
パイプライン一覧取得
作成済みのパイプラインの一覧を返します。
05-07
このセットには3機能あります。
Forefrontで使える10機能の一部です。
- 05
チャット生成
Chat-ml形式のメッセージ配列を使用して、モデルによる対話応答を生成します。
- 06
テキスト補完生成
単一のプロンプト文字列を受け取り、モデルによるテキスト補完応答を生成します。
- 07
ファインチューニング実行
モデルのファインチューニングジョブを開始します。
08-10
このセットには3機能あります。
Forefrontで使える10機能の一部です。
- 08
パイプライン詳細取得
指定したIDに基づいてパイプラインのオブジェクトを取得します。
- 09
パイプライン件数確認
選択したパイプラインの総数を取得します。
- 10
パイプライン・サンプル取得
指定したパイプライン内のデータサンプルを取得します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Rapid Prototyping
Test different model prompts and completions directly in your coding environment.
Model Optimization
Start a fine-tuning job when a base model fails to meet specific requirements.
Data Logging
Set up pipelines to automatically collect and organize model responses for later analysis.
Dataset Building
Turn collected pipeline data into structured datasets for future training.
タスクを自動化
Forefront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
Forefront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。
実測値、推定値ではない
平均980ms。本番環境で高速。
Forefront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
- 785ms
- 最遅日
- 1509ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+12%
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。10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 Forefront 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 Forefront 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。
Forefront 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_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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 — Forefront capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"forefront-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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? ForefrontをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Forefrontユーザーが任せたい仕事のために。
AIモデルの高度な制御とデータ管理を必要とする開発者やデータサイエンティストに最適です。
- 01
AIエンジニア
LLMの出力を制御し、カスタムモデルのファインチューニングを自動化したい方。
- 02
データサイエンティスト
モデルの学習用データや、パイプラインを通じた出力データの収集・管理を行う方。
- 03
LLMアプリケーション開発者
ClaudeやCursorなどのエージェントから、Forefrontのモデルを直接呼び出してアプリを構築したい方。
FAQ
Forefrontユーザーからのよくある質問。
- 01
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 02
Do I need to provide my own API key?
Yes, you will need to enter your Forefront API Key to authenticate the connection.
- 03
Can I run fine-tuning jobs through my agent?
Yes, you can use the create_fine_tune capability to start custom training jobs on base models.
- 04
How do I collect model outputs?
You can use the pipeline capabilities to create a pipeline and add data samples to it.
- 05
Is the hosting managed?
Yes, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after connection.
- 06
How can I generate a model response using a chat conversation?
You can use the create_chat_completion capability. Provide the model name and an array of messages in chat-ml format to receive the generated response.
- 07
Can I start a custom fine-tuning job directly from my agent?
Yes! Use the create_fine_tune capability by specifying the name of your fine-tuned model, the baseModel, and the trainingDataset ID to begin training.
- 08
How do I collect LLM outputs using pipelines?
First, create a pipeline using create_pipeline. Once created, you can use add_pipeline_data to log messages, user IDs, and custom metadata directly into that pipeline.
さがす
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『Forefront』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続



















