An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Signal Filter DesignerをChatGPTとClaude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。信号データのノイズ除去と精密なフィルタリングを実現します

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。

Signal Filter Designerで使える4機能の一部です。

  1. 01

    一次フィルタの適用

    高周波ノイズや低周波ドリフトを除去するために、基本的な減衰を適用します。遮断周波数はナイキスト限界以下に設定する必要があります。

  2. 02

    指数移動平均の適用

    データの平滑化を行いながら、直近の変化が出力に与える影響をプログラム可能な範囲で調整できます。

  3. 03

    単純移動平均の適用

    局所的なデータポイントの平均を算出することで、データ内の短期的な変動を滑らかにします。

  4. 04

    ピーキングEQの適用

    特定の周波数帯域を増幅または減衰させ、信号のトーンを調整します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Sensor Data Cleaning

Remove high-frequency jitter from a temperature or pressure sensor array.

02

Audio Signal Shaping

Adjust the tone of an audio sample by boosting or cutting specific frequencies.

03

Trend Analysis

Use moving averages to identify long-term trends in volatile time-series data.

04

Signal Pre-processing

Prepare raw numerical data for machine learning models by removing drift.

1つのConnector、すべてのAI

Signal Filter Designer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。

Signal Filter Designer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699ms。本番環境で高速。

Signal Filter Designer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908ms
10月3日今日
最速日
551ms
最遅日
908ms
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 Signal Filter Designer 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 Signal Filter Designer 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。

Signal Filter Designer 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_tAvMCAxzsU7BSgJTl0PJxJTTJ3Kl3BbmmcyslMpm/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 — Signal Filter Designer capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "signal-filter-designer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_tAvMCAxzsU7BSgJTl0PJxJTTJ3Kl3BbmmcyslMpm/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？ Signal Filter Designer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

Signal Filter Designerユーザーが任せたい仕事のために。

信号処理やデータ分析を専門とするエンジニアや研究者に適しています。数値配列の加工を自動化し、迅速なデータクレンジングを可能にします。

  • 01

    データサイエンティスト

    時系列データのノイズ除去や特徴抽出に活用できます。

  • 02

    音声エンジニア

    音声サンプルのトーン調整やフィルタリングに使用できます。

  • 03

    センサーシステム開発者

    センサーから取得した生データのドリフト除去や平滑化に役立ちます。

FAQ

Signal Filter Designerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What kind of data can this MCP process?

    This MCP is designed to process one-dimensional numerical arrays, such as sensor data, audio samples, or time-series signals.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

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

  • 03

    How do I smooth out noisy data?

    You can use the apply_moving_average_sma capability for simple smoothing or apply_exponential_moving_average for weighted smoothing.

  • 04

    Does this support frequency adjustments?

    Yes, the apply_peaking_eq capability allows you to boost or cut specific frequency ranges.

  • 05

    What is the difference between SMA and EMA?

    SMA averages local data points to smooth fluctuations, while EMA allows you to programmatically weight recent changes more heavily.

  • 06

    What is the Nyquist limit?

    The Nyquist limit is half of your sample rate. Any frequency you attempt to filter using apply_first_order_filter or apply_peaking_eq must be below this value to ensure signal integrity.

  • 07

    Can I use this for audio processing?

    Yes, if you provide the correct sample rate. Capabilities like apply_peaking_eq are specifically designed to shape frequency responses in audio signals.

  • 08

    How does the smoothing factor work in EMA?

    In apply_exponential_moving_average, the alpha value (between 0 and 1) determines how much weight is given to the newest sample. A higher alpha makes it react faster.

さがす

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