An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Agent DAG Scheduler ao ChatGPT, Claude e Gemini

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Otimize a ordem de execução e o uso de recursos de seus agentes de IA.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 3 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 3 disponíveis através de Agent DAG Scheduler.

  1. 01

    Analisar a estrutura do fluxo de trabalho

    Valida a integridade do grafo de tarefas fornecido e determina a sequência fundamental de execução.

  2. 02

    Detalhes de tempo de uma tarefa

    Fornece uma análise aprofundada das restrições temporais de uma tarefa específica dentro de um cronograma determinado.

  3. 03

    Simular o cronograma de execução

    Calcula o tempo real e a utilização de recursos do workflow, considerando um número limitado de slots de execução paralelos.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Multi-stage content generation

An agent needs to write a draft, then an image model needs to generate visuals, and finally, a human review agent needs to edit. This MCP schedules that sequence and predicts the total time.

02

Financial compliance auditing

A workflow requires checking transaction logs, running fraud detection, and generating a final report. The MCP ensures the steps run in the correct order and calculates the necessary time window.

03

Scientific simulation pipeline

Running a series of computational models where the output of Model A feeds into Model B. This MCP determines the minimum wall-clock time required for the entire simulation.

04

Software deployment testing

Testing requires running unit tests, integration tests, and performance benchmarks. The MCP schedules these steps, accounting for limited testing hardware.

Um connector, todas as IAs

Agent DAG Scheduler funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

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

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Agent DAG Scheduler para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 917ms. Rápida em produção.

Agent DAG Scheduler é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1084ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
618ms
Dia mais lento
1084ms
Tendência de 14 dias
Estável-2%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 3 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Agent DAG Scheduler, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Agent DAG Scheduler. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Agent DAG Scheduler Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  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 — Agent DAG Scheduler capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "agent-dag-scheduler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_O656AYX4WRWVNQ5H3XQd1rmgQGzNZ6Q3H91k9qor/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar Agent DAG Scheduler no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Agent DAG Scheduler delega.

Este MCP Connector é essencial para profissionais que gerenciam fluxos de trabalho de IA complexos e dependentes. Se você precisa garantir que os agentes de IA executem tarefas em uma ordem lógica e otimizar o tempo de processamento, esta ferramenta é ideal. Ela transforma processos caóticos em cronogramas determinísticos e eficientes.

  • 01

    Engenheiro de IA

    Para modelar e otimizar a sequência de execução de múltiplos agentes de IA em um único fluxo de trabalho.

  • 02

    Cientista de Dados

    Ao projetar pipelines de dados complexos que exigem que várias etapas sejam concluídas em uma ordem específica e eficiente.

  • 03

    Arquiteto de Soluções

    Para validar a integridade lógica e o tempo de execução de sistemas multi-agente antes da implementação final.

FAQ

Perguntas de quem usa Agent DAG Scheduler.

  • 01

    What is a DAG and why do I need this MCP?

    A DAG is a Directed Acyclic Graph, which is just a fancy way of saying a workflow with steps that have a clear, non-repeating order. You need this MCP because it calculates the timing and order for those steps, preventing your agents from running out of sequence or getting stuck in a loop.

  • 02

    Does this MCP handle resource limitations?

    Yes. The simulate_execution_schedule capability lets you input a limited number of parallel slots. It then calculates the actual wall-clock time and efficiency based on those constraints, giving you a realistic timeline.

  • 03

    What if my workflow has a cycle?

    If your workflow has a cycle (meaning Agent A depends on Agent B, and Agent B depends on Agent A), the analyze_workflow_structure capability will detect it and tell you the exact path of the cycle, allowing you to fix the logic.

  • 04

    Can I find out how flexible a task's timing is?

    The get_task_timing_details capability gives you a deep dive into specific tasks. It reports metrics like slack time, which tells you how much wiggle room that task has within the overall schedule.

  • 05

    How does the scheduler handle parallel execution?

    The simulate_execution_schedule capability calculates how tasks are distributed across a specified number of parallel slots, accounting for both dependency constraints and resource availability.

  • 06

    Can this capability detect errors in my workflow structure?

    Yes, by using analyze_workflow_structure, the engine validates if the task graph is a valid DAG and will return the specific cycle path if a loop is detected.

  • 07

    What is the difference between critical path and wall-clock time?

    The critical path is the longest sequence of dependent tasks, representing the absolute minimum time needed. Wall-clock time is the actual elapsed time when limited parallel slots are applied.

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