An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte AI Data Preparation Estimator 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. Planeje seu projeto de Machine Learning com dados precisos e orçamentos reais.

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 AI Data Prep Estimator.

  1. 01

    Estimar o prazo de preparação

    Responde: "Quantas semanas levará a fase de preparação de dados?"

  2. 02

    Resumo completo do investimento

    Responde: "Dê-me uma visão geral do investimento, tempo e qualidade do meu plano."

  3. 03

    Prever a qualidade dos dados

    Responde: "Qual será a qualidade dos dados preparados com base na estratégia escolhida?"

  4. 04

    Estimar o orçamento de preparação

    Responde: "Quanto custará preparar este dataset?"

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Starting a new image recognition project

You need to know if your current dataset size and required labeling effort will fit within the quarter's budget and timeline.

02

Evaluating legacy data sources

Before committing to migrating old data, use the MCP to estimate the cost and time needed to clean and standardize the records.

03

Pitching an AI product to investors

Generate a detailed, data-backed investment summary that shows exactly what the data preparation phase requires.

04

Scaling a successful pilot project

Determine if the current data preparation process can handle a 10x increase in data volume without ballooning costs or delays.

Um connector, todas as IAs

AI Data Prep Estimator 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 AI Data Prep Estimator 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 931ms. Rápida em produção.

AI Data Prep Estimator é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1141ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
681ms
Dia mais lento
1141ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+28%

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 AI Data Prep Estimator, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com AI Data Prep Estimator. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

AI Data Prep Estimator Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_kwWZZlX9cEbWk5rrXHbqISdKwxwjnWrlaO34C5Bd/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 — AI Data Prep Estimator capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-data-preparation-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_kwWZZlX9cEbWk5rrXHbqISdKwxwjnWrlaO34C5Bd/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 AI Data Prep Estimator 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 AI Data Prep Estimator delega.

Este MCP Connector é ideal para profissionais de tecnologia e dados que precisam planejar projetos de Machine Learning. Se você precisa saber o custo, o prazo ou a qualidade de um dataset antes de investir em treinamento, esta ferramenta fornece dados concretos para tomada de decisão.

  • 01

    Cientista de Dados

    Para estimar a viabilidade e os recursos necessários para um novo modelo de IA.

  • 02

    Engenheiro de Machine Learning

    Para calcular o esforço e o tempo de pré-processamento de grandes volumes de dados.

  • 03

    Analista de Dados

    Para determinar o orçamento e a qualidade esperada de um dataset antes da fase de análise avançada.

FAQ

Perguntas de quem usa AI Data Prep Estimator.

  • 01

    Does this estimate cover labeling costs?

    Yes. The capabilities factor in labeling needs and complexity. The budget estimate accounts for both automated processing and the cost associated with manual labeling efforts.

  • 02

    What variables do I need to provide?

    You must provide details on the data volume, the required cleaning intensity, the number of labeling samples, and the overall preprocessing complexity.

  • 03

    Is this just a rough guess?

    No. The MCP uses established models to calculate the investment. It provides measurable estimates for budget, timeline, and quality score, giving you concrete planning data.

  • 04

    Can I get a summary or separate estimates?

    You can use the get_prep_summary capability for a full overview, or you can use specific capabilities like estimate_preparation_budget or estimate_preparation_timeline if you only need one metric.

  • 05

    How do I get a full overview of my data prep plan?

    You can use the get_prep_summary capability to receive a unified report containing total cost, total weeks, quality score, and cost per GB.

  • 06

    Can I estimate the time required for manual labeling?

    Yes, use estimate_preparation_timeline and specify the processingMode as 'manual_heavy' to account for human-in-the-loop requirements.

  • 07

    How is the data quality score determined?

    The predict_data_quality_score capability calculates the score based on cleaning intensity, labeling volume, and the complexity of the data.

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