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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 · 3機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-03
このセットには3機能あります。
JSON Schema Validatorで使える3機能の一部です。
- 01
テキストからのJSON抽出
LLMが生成した冗長なテキストの中から、JSON部分のみを正確に分離して抽出します。
- 02
検証結果のサマリー取得
複数の検証試行結果をまとめて確認し、モデルの信頼性の推移を把握するための概要を提供します。
- 03
関数呼び出しの検証
LLMのテキスト出力を特定のJSON Schemaと照合し、構造的なエラーや論理的な誤りがないかを確認します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
API Orchestration
Your agent extracts a JSON payload from a chat response to trigger a specific capability or API call.
Data Integrity Checks
You validate that an agent's generated data matches a strict schema before saving it to a database.
Model Benchmarking
You use validation summaries to see if a new prompt or model version improves function calling accuracy.
Error Handling
Your agent detects a missing parameter and uses that info to retry the request correctly.
1つのConnector、すべてのAI
JSON Schema Validator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。
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le Chat自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。
JSON Schema Validator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884ms。本番環境で高速。
JSON Schema Validator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
- 709ms
- 最遅日
- 1049ms
- 14日間の傾向
- 改善傾向-23%
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 JSON Schema Validator 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 JSON Schema Validator 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。
JSON Schema Validator 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_21yoFjCa6YURZm8sCCyeJadvPgEYlKfXVV7HUnII/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 — JSON Schema Validator capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"json-schema-function-call-validator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_21yoFjCa6YURZm8sCCyeJadvPgEYlKfXVV7HUnII/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? JSON Schema ValidatorをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
JSON Schema Validatorユーザーが任せたい仕事のために。
AIエージェントの制御や、LLMを用いた自動化システムの構築を行うエンジニア向けです。出力の不安定さを解消し、システムへの統合を容易にします。
- 01
AIエンジニア
LLMの出力精度を高め、構造化データの整合性を確保したい開発者。
- 02
バックエンドエンジニア
AIエージェントの関数呼び出しを、既存のシステムやAPIと安全に連携させたい担当者。
- 03
データエンジニア
LLMから生成される非構造化データから、正確なデータセットを抽出したい専門家。
FAQ
JSON Schema Validatorユーザーからのよくある質問。
- 01
How does this MCP handle messy text?
It uses the extraction capability to find and isolate the JSON block within a larger string of conversational text.
- 02
Can I use this with any AI client?
Yes, it works with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.
- 03
What kind of errors does it catch?
It catches missing required parameters, type mismatches, and hallucinated keys that aren't in your schema.
- 04
How do I track model performance?
You can use the validation summary capability to get high-level metrics on multiple validation attempts.
- 05
Do I need to host this myself?
No, Vinkius hosts and manages the MCP for you.
- 06
How does the validator handle conversational text around the JSON?
The extract_json_from_text capability specifically isolates the JSON block by finding the first and last curly braces, allowing the validator to ignore surrounding markdown or conversational filler.
- 07
What kind of errors does validate_function_call detect?
It detects three main error types: missing required parameters, type mismatches (e.g., a string where an integer is expected), and hallucinations (parameters present in the output but not in the schema).
- 08
Can I track the reliability of my LLM over time?
Yes, you can use get_validation_summary by providing a history of previous validation results to calculate average validity and a qualitative reliability rating.
さがす
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