An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Comet ML 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. Gerencie métricas e parâmetros de ML via conversação natural.

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 · 6 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 02

01-03

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de Comet ML.

  1. 01

    Listar workspaces

    Identifica os espaços de roteamento dentro dos limites do Comet ML.

  2. 02

    Obter parâmetros do experimento

    Inspeciona propriedades internas e detalhes da taxonomia da API.

  3. 03

    Consultar experimento

    Recupera logs de rastreamento na nuvem usando IDs de Payload específicos.

Conjunto de capacidades02 / 02

04-06

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 6 disponíveis através de Comet ML.

  1. 04

    Ver métricas do experimento

    Executa o mapeamento de métricas numéricas definidas nativamente.

  2. 05

    Listar experimentos

    Descobre arrays de roteamento que estruturam os limites dos experimentos registrados.

  3. 06

    Listar projetos

    Realiza a extração estrutural de projetos específicos dentro do Comet.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Hyperparameter Verification

Ask your agent to confirm the exact batch size or learning rate used in a specific run.

02

Performance Comparison

Have your agent pull metrics from two different experiments to compare accuracy.

03

Project Organization

Use the agent to find which workspace or project contains a specific set of trials.

04

Real-time Monitoring

Check the live status and timing of an active training run via your chat interface.

Automatize uma tarefa

Coloque Comet ML para trabalhar em uma coisa.

Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.

Um connector, todas as IAs

Comet ML 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 Comet ML 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 910ms. Rápida em produção.

Comet ML é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1108ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
711ms
Dia mais lento
1108ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+8%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 6 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 Comet ML, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Comet ML Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_C2PxqYqwffQi3V41WE8jlPynFSP048sA8SVR1PFT/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 — Comet ML capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "comet-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_C2PxqYqwffQi3V41WE8jlPynFSP048sA8SVR1PFT/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 Comet ML 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 Comet ML delega.

Profissionais de dados que precisam integrar o monitoramento de modelos ao seu fluxo de trabalho de IA.

  • 01

    Cientistas de Dados

    Acompanham e comparam métricas de modelos entre experimentos sem sair do fluxo de pesquisa.

  • 02

    Engenheiros de ML

    Auditam parâmetros de experimentos e verificam configurações de treinamento usando linguagem natural.

  • 03

    Pesquisadores de IA

    Navegam por múltiplos workspaces e projetos para organizar testes complexos de ML.

FAQ

Perguntas de quem usa Comet ML.

  • 01

    How do I connect Comet ML to my AI client?

    Subscribe to the MCP on Vinkius and provide your Comet ML API Key. Once connected, you can use it immediately in Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 02

    Which AI clients are compatible with this MCP?

    This MCP works with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    Where do I find my Comet ML API Key?

    You can find your API key in your Comet ML Account Settings under the API Keys section.

  • 04

    Can I check real-time training status?

    Yes, the MCP allows you to inspect live execution statuses and timing for your ML runs.

  • 05

    Does this MCP work with my existing workspaces?

    Yes, you can use the list_workspaces capability to navigate through your existing organizational namespaces.

  • 06

    Can my agent retrieve real-time metrics from an active ML run?

    Yes. Use the 'get_experiment_metrics' capability with the experiment key. The agent will pull the latest numeric logged endpoints, allowing you to monitor loss, accuracy, and other custom metrics as they are generated.

  • 07

    How do I audit the parameters used in a specific experiment?

    Provide the experiment key to your agent. The 'get_experiment_params' capability extracts all logged ML properties, helping you verify hyperparameters like learning rates, batch sizes, and model architectures.

  • 08

    Can I see a list of all experiments within a specific project?

    Absolutely. Use the 'list_experiments' capability with the project ID. Your agent will surface all ML runs within that project, including their status and metadata, so you can quickly identify the results you need.

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