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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Use o Agent Scoring Engine com a sua IA.

Conecte sua conta uma vez e deixe a IA que você já usa trabalhar com ela, sem construir outra integração. Obtenha métricas precisas para comparar e otimizar seus agentes autônomos.

Included with plan

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

Conjunto completo · 4 capacidades

O conjunto completo de capacidades do Agent Scoring Engine.

Estas são as ações exatas que a sua IA pode escolher quando você pedir para trabalhar com o Agent Scoring Engine.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através do Agent Scoring Engine.

  1. 01

    Ajustar pesos para correlação

    Este recurso ajuda a ajustar os pesos das métricas, prevenindo vieses estatísticos em suas pontuações.

  2. 02

    Calcular pontuações de agentes

    Calcula scores compostos normalizados e volatilidade para um conjunto de agentes de IA.

  3. 03

    Identificar fronteira de Pareto

    Determina os pontos de equilíbrio ótimos entre diferentes métricas de desempenho dos agentes.

  4. 04

    Ranquear agentes

    Gera listas ordenadas e ranqueadas dos agentes com base em critérios de desempenho definidos.

Observada, não estimada

Média de 846ms. Rápida em produção.

O Agent Scoring Engine é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1124ms
20 de ago.Hoje
Dia mais rápido
679ms
Dia mais lento
1124ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+10%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 4 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 Scoring Engine, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Agent Scoring Engine Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_pxy20XdHnsTrdCZB8wc0Ck1kM4p7yyqCZvVt0KgF/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 Scoring Engine capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "agent-scoring-ranking-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_pxy20XdHnsTrdCZB8wc0Ck1kM4p7yyqCZvVt0KgF/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

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

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa o Agent Scoring Engine delega.

Este MCP Connector é essencial para arquitetos de IA, cientistas de dados e engenheiros de Machine Learning. Se você precisa de um método objetivo para comparar o desempenho de múltiplos agentes autônomos, esta ferramenta fornece a base matemática necessária. Use-o para garantir que seus sistemas de IA operem com os melhores trade-offs de custo, velocidade e acurácia.

  • 01

    Cientista de Dados

    Para criar modelos de avaliação de desempenho e identificar os principais fatores que influenciam o sucesso dos agentes.

  • 02

    Engenheiro de Machine Learning

    Para testar e comparar diferentes implementações de agentes, garantindo que o código mais eficiente seja o que está em produção.

  • 03

    Arquiteto de IA

    Para desenhar fluxos de trabalho de IA robustos, definindo métricas de pontuação e ranqueamento de forma precisa.

FAQ

Perguntas de quem usa o Agent Scoring Engine.

  • 01

    Como o MCP Connector calcula a pontuação composta dos agentes?

    Ele processa métricas como acurácia, latência e custo, normalizando-as para gerar um score único e composto. Você pode usar o calculate_agent_scores para obter esses resultados e entender a volatilidade do desempenho.

  • 02

    O que é a fronteira de Pareto e como eu uso no meu projeto?

    A fronteira de Pareto ajuda a identificar os melhores trade-offs entre métricas conflitantes, como custo versus acurácia. O recurso identify_pareto_frontier mostra quais agentes são ótimos em um conjunto de critérios sem sacrificar o desempenho em outro.

  • 03

    Este Connector é adequado para ranquear agentes em produção?

    Sim. Ele foi projetado para fornecer rankings estáveis e reprodutíveis. Você pode usar rank_agents para criar listas ordenadas e tomar decisões de implementação baseadas em dados matematicamente sólidos.

  • 04

    É possível ajustar o peso das métricas? Devo me preocupar com vieses?

    Sim, é possível. O recurso adjust_weights_for_correlation permite que você ajuste os pesos das métricas e ajuda a prevenir vieses estatísticos, garantindo que seu ranqueamento seja justo e preciso.

  • 05

    Is this MCP suitable for real-time scoring?

    The MCP provides stable, reproducible rankings, making it ideal for batch evaluation workflows. The average latency is low, supporting frequent scoring runs.

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