An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Resource Model Validation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。統計解析と空間解析でブロックモデルの信頼性を高める

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.

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。

Resource Model Validationで使える4機能の一部です。

  1. 01

    検証指標の算出

    モデルの品質を定量化するために、高度な誤差指標を算出します。

  2. 02

    局所的な偏りの検出

    モデルが大幅に過大評価または過小評価している特定の地理的領域を特定します。

  3. 03

    スワス解析の生成

    選択した軸に沿った平均値を比較することで、モデルの空間的な精度を評価します。

  4. 04

    統計サマリーの取得

    モデルとサンプルの平均値に基づいた、全体的な比較結果を提供します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Model Quality Auditing

Run a full suite of error metrics to ensure a new block model meets required precision standards.

02

Spatial Trend Verification

Use swath analysis to check if the model correctly follows the grade trends along the X, Y, or Z axes.

03

Bias Troubleshooting

Locate specific areas in a deposit where the model is consistently overestimating grades.

04

Quick Statistical Checks

Compare global means between samples and models to catch major estimation errors immediately.

1つのConnector、すべてのAI

Resource Model Validation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。

Resource Model Validation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881ms。本番環境で高速。

Resource Model Validation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1203ms
10月3日今日
最速日
735ms
最遅日
1203ms
14日間の傾向
安定+2%

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 Resource Model Validation 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 Resource Model Validation 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。

Resource Model Validation 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_iZvzoUDDLKeVTunIMJpIhGxIDj9sJ3irnWTaI1wJ/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 — Resource Model Validation capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "resource-model-validation-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_iZvzoUDDLKeVTunIMJpIhGxIDj9sJ3irnWTaI1wJ/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？ Resource Model Validation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

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

鉱山開発や資源探査に従事する専門家向けに設計された、高度なデータ解析ツールです。モデルの信頼性を担保し、意思決定の精度を向上させます。

  • 01

    資源地質学者

    ブロックモデルの推定精度を検証し、資源量の信頼性を確保する業務に使用します。

  • 02

    資源評価エンジニア

    統計的な誤差指標や空間的な偏りを分析し、モデルの最適化を行います。

  • 03

    鉱山計画担当者

    モデルの正確性を確認することで、採掘計画の精度を高めるために活用します。

FAQ

Resource Model Validationユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What kind of data does this MCP need?

    It requires grade data from your mineral resource block models and your measured sample data to perform comparisons.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    How does it identify local bias?

    The detect_local_bias capability looks for geographic areas where the model grade significantly deviates from the sample grade.

  • 04

    What is a swath analysis?

    It is a method to check spatial accuracy by comparing average grades along a specific axis, such as the Z axis.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

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

  • 06

    How can I check for systematic errors in my model?

    You can use calculate_validation_metrics to compute RMSE and mean error, or detect_local_bias to find specific geographic zones where the model deviates from sample data.

  • 07

    What is the purpose of swath analysis?

    The generate_swath_analysis capability evaluates spatial accuracy by comparing average grades along a chosen axis (X, Y, or Z) within defined slices.

  • 08

    Does this capability handle sampling bias?

    Yes, the get_statistical_summary capability includes an option to apply declustering weights to correct for sampling bias.

さがす

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