An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Roc Auc EvaluatorをChatGPT、Claude、Gemini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。分類モデルの精度を数学的に正確に算出します

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

Waiting for input…

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 · 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。

  1. 01

    ROC AUCの算出

    二値分類におけるROC曲線下の面積（AUC）を数学的に厳密な手法で計算します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Model Validation

Verify the accuracy of a binary classifier by calculating its AUC score from test data.

02

Comparative Analysis

Determine which of two models is superior by comparing their exact AUC metrics on the same dataset.

03

Baseline Testing

Check if a model's performance is statistically better than a random guess by verifying if the AUC is above 0.5.

04

Automated Reporting

Use your AI agent to generate precise performance metrics as part of a larger data analysis workflow.

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。

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。

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843ms。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1003ms
10月3日今日
最速日
628ms
最遅日
1003ms
14日間の傾向
改善傾向-17%

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_VDeZcIBi8DFwURcnalpzs8zfvNkZF1ZSn2YpeI8w/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 — Native V8 capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "roc-auc-evaluator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_VDeZcIBi8DFwURcnalpzs8zfvNkZF1ZSn2YpeI8w/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。

機械学習モデルの評価において、LLMの推測値ではなく数学的に厳密な数値が必要な専門家向けです。モデルの性能を客観的な指標で検証したい場合に活用できます。

  • 01

    データサイエンティスト

    分類モデルの精度を正確なAUC値で検証し、モデルの性能を定量化するプロフェッショナル。

  • 02

    機械学習エンジニア

    モデルの学習プロセスにおいて、数学的に正しい評価指標を用いて性能改善を行うエンジニア。

  • 03

    AIリサーチエンジニア

    LLMの計算能力の限界を補完し、厳密な数値計算をローカルプロセスで実行したい研究者。

FAQ

Native V8ユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Why can't my AI just calculate the AUC itself?

    LLMs are not built for iterative mathematical integration. They tend to estimate or guess, whereas this MCP uses the trapezoidal rule to provide an exact result.

  • 02

    What kind of models can I evaluate with this MCP?

    This MCP is designed specifically for binary classification models where you have predicted probabilities and true binary outcomes.

  • 03

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 04

    Is the calculation performed locally?

    Yes, the math is offloaded to a local Node.js process to ensure mathematical rigor and speed.

  • 05

    How do I know the AUC score is accurate?

    The MCP uses the trapezoidal rule, which is a standard, mathematically exact method for calculating the area under a curve.

  • 06

    Why is calculating AUC difficult for LLMs?

    AUC requires sorting an array of probabilities, stepping through each threshold, and integrating the True Positive Rate over the False Positive Rate. LLMs cannot perform reliable array sorting or integral math.

  • 07

    What format should the probabilities be in?

    Provide a JSON array of actual labels (0 or 1) and a matching JSON array of predicted probabilities (floats between 0.0 and 1.0).

  • 08

    Is this identical to Python's scikit-learn AUC?

    Yes, it uses the identical trapezoidal rule approach to compute the area under the curve deterministically.

さがす

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