How does this MCP prevent data leakage?

It moves the partitioning logic from the LLM to a dedicated engine that calculates exact indices, preventing the AI from accidentally overlapping training and testing data.

Can I use this for time-series data?

Yes. You can instruct your agent to disable shuffling to preserve the strict chronological order of your data.

Which AI clients can use this MCP?

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

Do I need to host this myself?

No. Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use as soon as you connect.

Can I specify the number of folds?

Yes, you can request any K-fold configuration, such as 2-fold for A/B testing or 10-fold for standard validation.

Why does it return indices instead of data?

Passing massive data payloads back and forth wastes LLM tokens. Returning lightweight index arrays is incredibly fast and resource-efficient.

Does it guarantee randomized fairness?

Yes, advanced internal shuffling mechanisms guarantee that your K partitions are entirely unbiased before the split occurs.

Can it handle chronological time-series?

Absolutely. Simply disable the shuffling parameter, and the engine will slice the data linearly, perfectly respecting time-based ordering.

An astronaut overseeing a futuristic data hub

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K Fold Split EngineをChatGPTとClaude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。厳密なデータ分割とモデル検証を自動化する

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.

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。

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。

01
K Fold交差検証インデックスの計算
トレーニング用とテスト用の分割に使用する、正確なK-Fold交差検証インデックスを生成します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

Standard Model Validation

Generate 5-fold or 10-fold splits to test model accuracy on unseen data.

Time-Series Analysis

Create non-shuffled splits to maintain chronological order in temporal datasets.

A/B Testing Setup

Partition data into independent sets for controlled experiment testing.

Automated Pipeline Testing

Provide your agent with the indices needed to automate repetitive validation tasks.

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。

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871ms。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1007ms

10月3日今日

最速日: 604ms
最遅日: 1007ms
14日間の傾向: 安定+3%

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_s2GV5rIVsuaI8v3RQcUudqBkroj2wfBRhHbY1JIg/mcp

Claude 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 — Native V8 capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "k-fold-split-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_s2GV5rIVsuaI8v3RQcUudqBkroj2wfBRhHbY1JIg/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。

機械学習モデルの開発において、データの整合性と検証の厳密さを追求するプロフェッショナル向けです。手動の分割によるミスやデータリークを回避したいエンジニアに最適です。

01
機械学習エンジニア
モデルの汎化性能を正確に測定するために、数学的に正しいデータ分割を必要とする方。
02
データサイエンティスト
大規模なデータセットに対して、統計的に堅牢な交差検証プロセスを自動化したい方。
03
AIリサーチエンジニア
実験の再現性を確保するために、決定論的なデータ分割ロジックを求める方。

FAQ

Native V8ユーザーからのよくある質問。

01
How does this MCP prevent data leakage?
It moves the partitioning logic from the LLM to a dedicated engine that calculates exact indices, preventing the AI from accidentally overlapping training and testing data.
02
Can I use this for time-series data?
Yes. You can instruct your agent to disable shuffling to preserve the strict chronological order of your data.
03
Which AI clients can use this MCP?
You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
04
Do I need to host this myself?
No. Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use as soon as you connect.
05
Can I specify the number of folds?
Yes, you can request any K-fold configuration, such as 2-fold for A/B testing or 10-fold for standard validation.
06
Why does it return indices instead of data?
Passing massive data payloads back and forth wastes LLM tokens. Returning lightweight index arrays is incredibly fast and resource-efficient.
07
Does it guarantee randomized fairness?
Yes, advanced internal shuffling mechanisms guarantee that your K partitions are entirely unbiased before the split occurs.
08
Can it handle chronological time-series?
Absolutely. Simply disable the shuffling parameter, and the engine will slice the data linearly, perfectly respecting time-based ordering.