An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Agent Scoring Ranking Engine ao ChatGPT e Claude

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. Obtenha métricas precisas para comparar e otimizar seus agentes autônomos.

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 · 4 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através de 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.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Model Selection Benchmarking

You have three agents for customer support. You use this MCP to score them based on accuracy, response time, and API cost to select the most efficient one.

02

Multi-Step Workflow Optimization

An automated workflow uses several agents in sequence. You use the MCP to score the entire system, identifying the weakest link in the chain.

03

Resource Constraint Analysis

You need an agent that is both highly accurate and extremely cheap to run. You use the Pareto frontier to find the best balance between these two conflicting goals.

04

A/B Testing Agent Performance

You are testing a new version of an agent. You use the MCP to calculate and compare its composite score against the stable production version.

Um connector, todas as IAs

Agent Scoring Engine 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 Scoring Engine 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 970ms. Rápida em produção.

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

Média diáriaPico de 1094ms
12 de out.Hoje
Dia mais rápido
961ms
Dia mais lento
1094ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-12%

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

Configuração guiada para o Claude? Configurar Agent Scoring Engine 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 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 Agent Scoring Engine.

  • 01

    Does this MCP handle different types of metrics?

    Yes. It is designed to process diverse metrics like accuracy (a percentage), latency (milliseconds), and cost (currency). It normalizes them so you can compare them fairly in a single score.

  • 02

    What is the difference between scoring and ranking?

    Scoring gives you a single, quantitative number for an agent's performance. Ranking takes those scores and puts them into a clear, ordered list, showing you the top performers.

  • 03

    Can I prevent one metric from dominating the score?

    Absolutely. You use the capability to adjust weights for correlation, which prevents any single metric from unfairly skewing the final composite score.

  • 04

    What is the Pareto frontier?

    It's a mathematical concept that finds the optimal trade-off. It shows you the set of agents where you can't improve one metric (like speed) without sacrificing another (like accuracy).

  • 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.

  • 06

    How are agent scores calculated?

    Scores are calculated by applying min-max normalization to each metric and multiplying the result by its assigned weight. For metrics where lower is better, like latency, the normalization is inverted.

  • 07

    Can I adjust weights if metrics are correlated?

    Yes, you can use adjust_weights_for_correlation to detect statistical dependencies and receive suggested weight adjustments to prevent double-counting performance traits.

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