An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Reservoir Characterization ModelをAI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。岩石物性データから貯留層の特性を精密に解明します。

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.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

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。

A futuristic MCP client docking bay
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 · 4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

01-04

このセットには4機能あります。

Reservoir Characterization Modelで使える4機能の一部です。

  1. 01

    物性統計の解析

    基本的な岩石物性に関する高度な統計的要約を提供します。

  2. 02

    浸透率トレンドの算出

    貯留層における流体の方向性を持つ流動特性を特定します。

  3. 03

    不均質性の評価

    貯留層の複雑性や空間的な変化を定量化します。

  4. 04

    流動ユニットの特定

    貯留層を、一貫した流体経路として機能する明確なゾーンに分割します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Rapid Data Summarization

Get quick statistical snapshots of porosity and permeability from large datasets.

02

Flow Unit Identification

Segment a sandstone reservoir into functional zones based on petrophysical properties.

03

Permeability Ratio Calculation

Determine if a reservoir has preferred horizontal or vertical flow patterns.

04

Complexity Mapping

Quantify how much a reservoir varies spatially to improve model accuracy.

1つのConnector、すべてのAI

Reservoir Characterization Model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。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Reservoir Characterization Model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921ms。本番環境で高速。

Reservoir Characterization Model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1093ms
10月3日今日
最速日
772ms
最遅日
1093ms
14日間の傾向
改善傾向-6%

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。4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 Reservoir Characterization Model 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 Reservoir Characterization Model 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。

Reservoir Characterization Model 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_NJL2EKTALep9k3AdVsX8LPTabHoYbEWTSpWZuXw2/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Reservoir Characterization Model capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "reservoir-characterization-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_NJL2EKTALep9k3AdVsX8LPTabHoYbEWTSpWZuXw2/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？ Reservoir Characterization Model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

Reservoir Characterization Modelユーザーが任せたい仕事のために。

石油・ガス業界や地質学の研究において、複雑な岩石物性データの解析を必要とする専門家向けに設計されています。

  • 01

    岩石物理学者

    コアやログデータの統計解析や不均質性の評価を行う専門家。

  • 02

    貯留層エンジニア

    流動特性や流動ユニットの特定を通じて、生産計画を策定するエンジニア。

  • 03

    地質学者

    貯留層の空間的な複雑性や地質学的特性を解明する専門家。

FAQ

Reservoir Characterization Modelユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What kind of data does this MCP use?

    The MCP processes petrophysical data, specifically core and log data involving porosity, permeability, and saturation.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 03

    How does it help with reservoir modeling?

    It helps by identifying flow units, calculating permeability trends, and quantifying spatial heterogeneity.

  • 04

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start working.

  • 05

    Can it identify fluid conduits?

    Yes, the identify_flow_units capability segments the reservoir into zones that function as unified fluid conduits.

  • 06

    What kind of data does this model require?

    The model requires petrophysical measurements such as porosity, permeability, and saturation data, along with lithology information for segmentation.

  • 07

    How can I identify flow units in my reservoir?

    You can use the identify_flow_units capability, providing porosity and permeability arrays along with the specific lithology type.

  • 08

    Can I assess reservoir heterogeneity?

    Yes, the evaluate_heterogeneity capability allows you to quantify spatial variation using property data, correlation length, and anisotropy ratios.

さがす

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