An astronaut overseeing a futuristic data hub

Wine Mlf Progression 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。マロラクティック発酵の進行を正確に予測・管理する

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

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 · 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。

Wine MLF Modelで使える4機能の一部です。

  1. 01

    菌株の性能比較

    同一のワイン条件下で、異なるOenococcus oeni菌株がどのように機能するかを比較します。

  2. 02

    MLFリスク評価

    現在のワインの状態が、発酵の停止や失敗につながる可能性がないかを判断します。

  3. 03

    最適条件の取得

    特定の菌株の発酵速度を最大限に高めるための、理想的な環境条件を提案します。

  4. 04

    MLF進行予測

    特定のワインプロファイルに基づき、発酵の完了予定時期と酸の減少量を算出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Predicting Completion

Use the capability to estimate exactly how many days are left until MLF is finished.

02

Strain Selection

Compare how different Oenococcus oeni strains will behave in your current wine.

03

Risk Mitigation

Check if high alcohol or SO2 levels will cause your fermentation to stall.

04

Process Optimization

Find the best temperature and pH settings to speed up a specific strain.

1つのConnector、すべてのAI

Wine MLF 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。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

Wine MLF 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883ms。本番環境で高速。

Wine MLF 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1204ms
10月3日今日
最速日
722ms
最遅日
1204ms
14日間の傾向
遅延傾向+38%

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 Wine MLF 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 Wine MLF 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。

Wine MLF 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_bfFe0EaSVraOdqUGjoQ71s1EAUzZtS5xqCZIe21l/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 — Wine MLF Model capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "wine-mlf-progression-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bfFe0EaSVraOdqUGjoQ71s1EAUzZtS5xqCZIe21l/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? Wine MLF 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

Wine MLF Modelユーザーが任せたい仕事のために。

ワイン醸造のプロセスを科学的に管理し、発酵の品質を安定させたいプロフェッショナル向けです。

  • 01

    醸造家

    MLFの進行を予測し、発酵のタイミングや品質を制御する専門家。

  • 02

    ワイン研究者

    菌株の性能や環境パラメータがワインの化学組成に与える影響を分析する研究者。

  • 03

    ワイナリー管理者

    発酵リスクを事前に把握し、醸造工程のトラブルを未然に防ぎたい責任者。

FAQ

Wine MLF Modelユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What can this MCP predict regarding malolactic fermentation?

    It predicts the number of days until completion, the malic acid degradation rate, and the expected diacetyl production.

  • 02

    How does the capability handle different yeast strains?

    It allows you to compare the performance of different Oenococcus oeni strains and find the optimal environmental conditions for a specific one.

  • 03

    Can it help prevent fermentation failure?

    Yes, the risk assessment capability identifies if current wine conditions, such as high alcohol or SO2, are likely to cause a stalled fermentation.

  • 04

    Which AI clients can I use with this MCP?

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

  • 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 your client.

  • 06

    How can I predict if my fermentation will fail?

    You can use the assess_mlf_risk capability. It evaluates environmental inhibitors like high alcohol or SO2 levels to provide a failure risk score.

  • 07

    Can I compare different bacterial strains?

    Yes, the compare_strain_performance capability allows you to compare the degradation rates of multiple Oenococcus oeni strains under the same wine conditions.

  • 08

    What information is needed to estimate completion time?

    To use predict_mlf_progression, you need to provide the initial malic acid concentration, pH, temperature, SO2 level, alcohol content, and the specific strain ID.

『Wine MLF Model』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続