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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。
Map-Reduce Partition Plannerで使える3機能の一部です。
- 01
シャッフル量の計算
データ転送に必要なネットワークのシャッフルボリュームを正確に推定します。
- 02
実行時間の予測
分散処理パイプライン全体の完了までにかかる時間を予測します。
- 03
ワークロードの分割計画
各エージェントにどのようにレコードを分散させるべきかを決定します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Pipeline Capacity Planning
Use the MCP to decide how many agents you need to process a specific record count within a time limit.
Network Load Management
Calculate shuffle volumes to prevent network bottlenecks during large data transfers.
Job Scheduling
Predict execution times to better coordinate when distributed jobs start and end.
Resource Allocation
Determine the exact number of records per agent to ensure balanced workloads.
1つのConnector、すべてのAI
Map-Reduce Partition Planner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。
Map-Reduce Partition Planner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839ms。本番環境で高速。
Map-Reduce Partition Planner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
- 726ms
- 最遅日
- 1036ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+19%
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 Map-Reduce Partition Planner 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 Map-Reduce Partition Planner 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。
Map-Reduce Partition Planner 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_x46GYvNVwmQnxgSmGYqCsESM9K8svqI6CYw0KF6I/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 — Map-Reduce Partition Planner capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"map-reduce-partition-planner-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_x46GYvNVwmQnxgSmGYqCsESM9K8svqI6CYw0KF6I/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? Map-Reduce Partition PlannerをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Map-Reduce Partition Plannerユーザーが任せたい仕事のために。
分散システムや大規模データ処理の最適化を必要とするエンジニア向けに設計されています。AIエージェントを活用して計算リソースを効率的に管理したいプロフェッショナルに最適です。
- 01
データエンジニア
大規模なデータパイプラインの設計とリソース配分の最適化を行う担当者。
- 02
分散システムアーキテクト
計算負荷の分散やネットワークトラフィックの予測を行う設計者。
- 03
AIエージェント開発者
AIに高度な数学的モデリング能力を与え、自律的なワークロード管理を実現したい開発者。
FAQ
Map-Reduce Partition Plannerユーザーからのよくある質問。
- 01
What kind of clients can use this MCP?
You can use this with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 02
Do I need to host the MCP myself?
No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect and use it.
- 03
Can I use this to predict how long a job will take?
Yes, you can use the estimate_execution_time capability to project the duration of your processing pipeline.
- 04
How does it help with data partitioning?
The plan_workload_partitioning capability calculates how to distribute your records across different agents.
- 05
Is this for real-time data or batch processing?
This MCP is designed for modeling map-reduce workloads, which are typically used in batch processing and distributed computing.
- 06
How does this capability handle data skew?
The plan_workload_partitioning capability calculates a skew ratio. If the ratio exceeds 3, it flags the reducer as 'hot', indicating that you should consider salting keys to balance the load.
- 07
Can I estimate network costs?
Yes, by using calculate_shuffle_volume, you can determine the total bytes and megabytes that will be transferred during the shuffle phase.
- 08
What is the purpose of the execution time estimation?
The estimate_execution_time capability projects the total duration of the pipeline by summing the map phase and reduce phase durations based on your specific workloads.
さがす
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