
クライアント別のステップバイステップ
Markdown Semantic Chunkerを各クライアントに接続する
同じホストリンクが下のすべてのクライアントに対応します。使っているものを選べば — 各セットアップは数秒 — 新しいチャットを始められます。

Claude
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをClaudeに接続
約1分、Claudeの設定からそのまま完了
- 1ClaudeでCustomizeを開き、Connectorsを選びます(claude.aiまたはデスクトップアプリ)。
- 2+をクリックしてAdd custom connectorを選び、Markdown Semantic ChunkerのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。
- 3Addを押して新しい会話を始めます。実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのClaudeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
ChatGPT
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをChatGPTに接続
約1分、ChatGPTの設定からそのまま完了
- 1ChatGPTでSettingsを開き、Apps & Connectorsを選び、Advanced settingsでDeveloperモードをオンにします。
- 2Createをクリックして名前を付け、Markdown Semantic ChunkerのリンクをMCPサーバーのURLとして貼り付けます。No authenticationを選び、「I trust this application」にチェックを入れます。
- 3作成したら新しいチャットを開き、+メニューからconnectorをオンにします。実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのChatGPTの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Gemini
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをGeminiに接続
約1分、ターミナルからそのまま完了
- 1ターミナルでGemini CLIを開きます。
- 2実行:gemini mcp add --transport http Markdown Semantic Chunker <あなたのリンク>。上のMarkdown Semantic ChunkerのリンクがHTTP URLになります。
- 3/mcpを実行して、ステータスがCONNECTEDと表示されるのを確認。Markdown Semantic ChunkerがあなたのGeminiの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Perplexity
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをPerplexityに接続
数分、Perplexity Macアプリで完了
- 1Perplexity MacアプリでAccountを開き、Connectorsを選び、Add Connectorをクリックします。
- 2SimpleタブでMCP Connectorを選び、名前を付けて、Markdown Semantic Chunkerのリンクでのブリッジコマンドを追加します:npx mcp-remote <あなたのリンク>。上のリンクがURLです。
- 3SaveをクリックしてRunningと表示されることを確認し、ホームのSourcesでconnectorをオンにします。Markdown Semantic ChunkerがあなたのPerplexityの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Grok
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをGrokに接続
約1分、grok.com/connectorsで完了
- 1Grokでgrok.com/connectorsを開き、New Connectorをクリックします。
- 2Customを選び、名前を付けて、Markdown Semantic ChunkerのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。
- 3保存して有効化し、求められたらブラウザでの認証を済ませて、Grokに実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのGrokの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Microsoft Copilot
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをCopilotに接続
約1分、VS CodeのCopilot Chatで完了
- 1VS CodeでCopilot Chatパネルを開き、ツールアイコンをクリックして+アイコンを選ぶか、コマンドパレットからMCP: Add Serverを実行します。
- 2スコープを選び、サーバーに名前を付け、Markdown Semantic ChunkerのリンクをHTTPトランスポートのサーバーURLとして貼り付けます。
- 3MCPリストにサーバーが表示されることを確認したら、Copilotに実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのCopilotの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Cursor
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをCursorに接続
約1分、Cursorで完了
- 1CursorのサイドバーでCustomizeを開きます(またはプロジェクトに.cursor/mcp.jsonを作成)。
- 2Markdown Semantic Chunkerという名前のMCPサーバーを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを設定します。上のリンクがURLです。
- 3保存してサーバーを有効にし、実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのCursorの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
VS Code
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをVS Codeに接続
約1分、VS Codeで完了
- 1コマンドパレットからMCP: Add Serverを実行するか(またはプロジェクトに.vscode/mcp.jsonを作成)。
- 2Markdown Semantic Chunkerという名前のサーバーをtype httpで追加し、urlフィールドにあなたのリンクを入れます。上のリンクがURLです。
- 3保存してCopilot Chatで実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのVS Codeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Windsurf
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをWindsurfに接続
約1分、Cascadeで完了
- 1CascadeでMCPsアイコンをクリックします(またはSettings、Cascade、MCP Serversへ)。
- 2mcp_config.jsonを編集し、Markdown Semantic ChunkerをserverUrlフィールドにあなたのリンクを設定して追加します。上のリンクがURLです。
- 3保存して実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのWindsurfの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
JetBrains
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをJetBrainsに接続
約1分、Settingsで完了
- 1Settings、Tools、AI Assistant、Model Context Protocol(MCP)へ移動します。
- 2AddをクリックしてMarkdown Semantic Chunkerを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを設定します。上のリンクがURLです。
- 3OKとApplyを押してStatus列を確認し、実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのIDEの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Cline
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをClineに接続
約1分、Clineパネルで完了
- 1ClineパネルでMCP Serversアイコンをクリックし、Remote Serversタブを開きます。
- 2Markdown Semantic Chunkerという名前のサーバーを追加し、Server URLにあなたのリンク、transportにStreamable HTTPを設定します。上のリンクがURLです。
- 3Add Serverをクリックして実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのClineの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
LangChain
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをLangChainに接続
約1分、コードで完了
- 1mcpエクストラ付きでLangChainをインストール:pip install "langchain[mcp]"。
- 2Markdown Semantic ChunkerのリンクでMCPAdapterを作成:MCPAdapter("<あなたのリンク>")。上のリンクがURLです。
- 3list_toolsを呼び出してツールをエージェントに渡します。Markdown Semantic ChunkerがあなたのLangChainエージェントの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Vercel AI SDK
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをVercel AI SDKに接続
約1分、コードで完了
- 1MCPクライアントをインストール:npm install @ai-sdk/mcp、そして'@ai-sdk/mcp'からcreateMCPClientをインポート。
- 2Markdown Semantic Chunkerのリンクをtransportとしてclientを作成:{ type: 'http', url: '<あなたのリンク>' }。上のリンクがURLです。
- 3client.tools()を呼び出してtoolsをstreamTextに渡します。Markdown Semantic ChunkerがあなたのVercel AI SDKアプリの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Lovable
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをLovableに接続
約1分、Connectorsカタログで完了
- 1Connectorsを開き、カタログ右上の+ボタンを選んでMCP serverを選択します。
- 2サーバーに名前を付け、Markdown Semantic ChunkerのリンクをServer URLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
- 3No authenticationを選んでAdd serverをクリックし、Lovableに実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのLovableの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Z.ai
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをZ.aiに接続
約1分、ZCodeの設定で完了
- 1Settings、MCP Serversを開き、右上のNew MCP Serverをクリックします。
- 2スコープはUserを選び、名前を付け、タイプはHTTPのままにします。Markdown Semantic ChunkerのリンクをサービスURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
- 3Addをクリックして、リストでサーバーが有効になっていることを確認したら、実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのZ.aiの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Raycast
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをRaycastに接続
数分、Raycast Proで完了
- 1Install MCP Serverコマンドを検索するか(Manage MCP Serversを開いてInstall New Serverを選択)。
- 2サーバーに名前とアイコンを付け、transportにHTTPを選び、Markdown Semantic ChunkerのリンクをURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
- 3Install MCP Serverを押してステータスがRunningと表示されることを確認し、実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのRaycastの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Qwen Code
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをQwen Codeに接続
約1分、ターミナルで完了
- 1実行:qwen mcp add --transport http Markdown Semantic Chunker <あなたのリンク>。上のリンクがURLです。
- 2設定ファイルがよければ、~/.qwen/settings.json(ユーザー)または.qwen/settings.json(プロジェクト)にhttpUrlフィールドで追加します。上のリンクがURLです。
- 3チャットで/mcpを入力し、サーバーが表示されるのを確認。Markdown Semantic ChunkerがあなたのQwen Codeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Kimi Code
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをKimi Codeに接続
約1分、TUIで完了
- 1Kimi CodeのTUIで/mcp-configを実行し、対話的にサーバーを追加します(またはmcp.jsonを直接編集)。
- 2Markdown Semantic Chunkerという名前のサーバーを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを入れます。上のリンクがURLです。
- 3/mcpを実行してステータスを確認したら、実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのKimi Codeの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}
Le Chat
Markdown Semantic Chunker 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_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpMarkdown Semantic ChunkerをLe Chatに接続
約1分、Connectorsで完了
- 1Le ChatでConnectorsを開き、カスタムconnectorの追加を選びます。
- 2Markdown Semantic ChunkerのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
- 3保存して認証したら、実際に頼んでみてください。Markdown Semantic ChunkerがあなたのLe Chatの一部になりました。
{
"mcpServers": {
"markdown-semantic-chunker-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcp"
}
}
}Claudeや他のAI + Markdown Semantic Chunker
ひとつのチャット。あなたのMarkdown Semantic Chunkerが、Claudeや他のAIの中で動く。
リアルなプロンプトに、ライブデータで回答。リンクを入れれば、Claudeや他のAIでこのような会話ができます。
Waiting for input…
Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
これらのプロンプトはMarkdown Semantic Chunker Connectorに付属しています。あなたの接続後は、そのままチャットで使えます。
全ケイパビリティ、プロンプト、計測されたレイテンシは、 Markdown Semantic Chunker Connectorのページにあります。
ミッションコントロール
Markdown Semantic Chunkerでエージェントがやっていることすべてを見える化
エージェントがMarkdown Semantic Chunkerでツールを実行すると、それはクライアント側で起きます:チャットでは回答は見えるのに、リクエスト自体、それがどんなデータを運んでいたか、ルール違反があったかは見えません。
今、すべての動きがあなたの画面に届きます。
すべての実行を記録し、ポリシーを適用し、あなたに見せます。何が実行され、何を返し、何がブロックされ、なぜか。
Know exactly what needs your attention before you even look at the charts. One briefing. The full picture. The next move.
AI Agents Activities
last 30 daysRequest Volume & Latency
requests latencyMarkdown Semantic Chunkerを通じたエージェントのリクエストはすべて記録・適用・監査可能です。AIガバナンスがエージェントの活動を説明責任に変える仕組みと、Markdown Semantic Chunkerのワークフローへの意味をご覧ください。
私たちが選ばれる理由
安全なのはConnectorだけではありません。あなたのエージェントがそこで行うすべてが守られます。
Markdown Semantic ChunkerをAIにつなぐのは最初の一歩です。しかし、エージェントとMarkdown Semantic Chunkerの間に開かれた回線は、話の半分にすぎません。保護がなければ、実行されるすべてのアクションは無防備です。
だから、保護は入り口で止まりません。
エージェントがConnectorを通して実行するすべてのアクションは、私たちのインフラの中で動きます。署名されたアクティビティログ、24時間ごとの自動キーローテーション、驚かせるのではなく一時停止する支出制限、そしてすべての実行を分離するサンドボックス。
改ざん防止アクティビティログ
エージェントがMarkdown Semantic Chunkerに行うリクエストはすべて記録・署名されるため、履歴への改ざんは検知できます。
自動キーローテーション
セキュリティキーを24時間ごとに自動更新します。Markdown Semantic Chunkerとの接続は手作業なしで守られ続けます。
支出保護
あなたが選んだ支出制限を適用し、超えるアクションは承認まで一時停止。Markdown Semantic Chunkerでのアクションが想定外になることはありません。
分離サンドボックス
Markdown Semantic Chunkerを通るすべての実行は分離され、メモリ・CPU・ネットワークアクセス・ファイル操作・実行をカバーする34以上のセキュリティルールが適用されます。
セキュリティイベントストリーミング
セキュリティイベントはSplunk、Datadog、専用のWebhookへ。Markdown Semantic Chunkerのアクティビティが、ふだん信頼しているツールに届きます。
即時レジューム
アイドル接続は状態を保ったまま3〜5 msで復帰し、すべてのクライアントで会話が常にレスポンスよく続きます。
悪性ファイル保護
システムリソースを枯渇させる目的の圧縮ファイルを検出し、Markdown Semantic Chunkerに届く前にブロックします。
認証情報の検証
Markdown Semantic Chunkerの認証情報は保存前に検証します。無効な認証情報は保存されずに拒否されます。
分離された使用制限
使用量はアカウントごとに分離されるため、ある接続のアクティビティが他のアカウントの枠を消費することはありません。
1つのConnector、1つのリンクで、オペレーション全体が保護されます。接続だけではなく、あなたのエージェントがそこで行うすべてが対象です。
これらの保証はオプションではありません。すべてのMarkdown Semantic Chunker接続が走る基盤そのものです。インフラがエージェントのすべての操作をエンドツーエンドで保護する仕組みをご覧ください。
Vinkiusの中で
Markdown Semantic ChunkerをあなたのAIに準備しましょう。かんたんです。
カタログでMarkdown Semantic Chunkerを選び、接続用リンクを1つ受け取ります。それだけです。
Markdown Semantic Chunkerを選ぶ
カタログでMarkdown Semantic Chunkerを見つけて、ワンクリックでConnectorをインストールします。
Markdown Semantic Chunker
アクティブ
Connector を有効化有効化中…AIクライアントにリンクを追加
Vinkiusが1つの接続リンクを渡します。使っているクライアントに追加してください — 各クライアントの正確な手順は上のセクションにあります — ひと手ですべての場所のMarkdown Semantic Chunkerが作動します。
トークンを生成しました
MCP 接続 URL
https://edge.vinkius.com/vk_preview_7rlgv7c4pKsFI7OUQzClGBELy5KOHUclBVDqK0KP/mcpダッシュボードへ移動接続トークン
vk_live_••••••••
一度の設定で、ふだん使っているAIでMarkdown Semantic Chunkerが使えます。
FAQ
Claudeアクセスに関する質問。
- 01
claude.aiとClaudeデスクトップアプリの両方で使えますか?
はい。両方のCustomizeのConnectorsから同じリンクを追加でき、どちらでも会話は同じように機能します。
- 02
Markdown Semantic ChunkerをClaudeにつないだら、後でChatGPTやGeminiでも同じ接続を使えますか?
はい、それがポイントです。接続はClaudeのものではなく、あなたのものです。同じリンクをどのAIに貼っても、設定し直しも追加支払いも不要。新しいAIにつなげば、Markdown Semantic Chunkerはもうそこにあります。
- 03
Markdown Semantic ChunkerのパスワードをClaudeに渡す必要はありますか?
ありません。サインインはVinkiusで一度だけ。ログイン情報は暗号化して私たちが守り、AIには渡しません。Claudeが見るのはリンクだけで、いつでも削除できます。
- 04
Markdown Semantic ChunkerでClaudeに実際何を頼めますか?
Connectorが対応している範囲すべてです。データの確認、アクションの実行、回答をチャットへ。Connectorのページには、AIが得るすべてのケイパビリティとコピーできる実例が載っています。
- 05
ClaudeにConnectorが表示されません。何を確認すればいいですか?
リンクがコピーした通りに貼り付けられているか、VinkiusアカウントでConnectorが有効かを確認し、Claudeのconnector一覧を開き直してください。無効化されたConnectorは新しいチャットに表示されません。
- 06
後からアクセスを取り消せますか?
いつでも。ClaudeのCustomizeとConnectorsからconnectorを削除すれば、会話からはなくなります。Vinkiusアカウントには接続と履歴が残るので、次のAIですぐ使えます。
Markdown Semantic Chunkerについて他の質問がありますか?Connectorのページで回答しています。 Markdown Semantic Chunker Connectorでできることをすべて見る
このConnectorについて
Markdown Semantic ChunkerがあなたのAIに追加するもの。
接続すると、あなたのAIは3個のケイパビリティを手に入れます。頼めばMarkdown Semantic Chunkerの中で実行できる、具体的なアクションです。Connectorのページには、それらすべてに加えて、本番環境で計測しているレイテンシと最初に試せるプロンプトを詳しく載せています。
Markdown Semantic Chunker Connectorでできることをすべて見る