An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Deterministic Fair-Share Tip Splitter à sua IA

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. Cálculos matemáticos precisos para contas complexas sem erros de arredondamento.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

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 · 1 capacidade

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01

1 capacidade neste conjunto.

Parte de 1 disponível através de Deterministic Fair-Share Tip Splitter.

  1. 01

    Dividir conta

    Calcula a parte de cada pessoa na conta de forma determinística, distribuindo taxas e gorjetas proporcionalmente e corrigindo erros de arredondamento.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Group Dining

Split a restaurant bill where some people shared appetizers and others had individual entrees.

02

Expense Management

Calculate exact tax and tip distributions for business meal reimbursements.

03

Shared Household Bills

Distribute utility or grocery costs proportionally among roommates based on usage.

04

Event Budgeting

Split large vendor invoices among multiple stakeholders with precise tax allocations.

Automatize uma tarefa

Coloque Deterministic Fair-Share Tip Splitter 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

Deterministic Fair-Share Tip Splitter 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 Deterministic Fair-Share Tip Splitter 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 888ms. Rápida em produção.

Deterministic Fair-Share Tip Splitter é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1090ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
696ms
Dia mais lento
1090ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-11%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 1 capacidade chega pronta 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 Deterministic Fair-Share Tip Splitter, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Deterministic Fair-Share Tip Splitter. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Deterministic Fair-Share Tip Splitter Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_8HLUdnAaXQJO4EgNA42edHGNO0scKItSo0N7Ebqj/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 — Deterministic Fair-Share Tip Splitter capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "deterministic-fair-share-tip-splitter-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_8HLUdnAaXQJO4EgNA42edHGNO0scKItSo0N7Ebqj/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 Deterministic Fair-Share Tip Splitter 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 Deterministic Fair-Share Tip Splitter delega.

Ideal para usuários que precisam de precisão financeira absoluta ao utilizar agentes de IA para tarefas de gestão de despesas.

  • 01

    Desenvolvedores de IA

    Para quem precisa evitar alucinações matemáticas em modelos de linguagem ao lidar com valores decimais.

  • 02

    Gestores de Despesas

    Profissionais que buscam automatizar a divisão de custos de grupos ou equipes com precisão contábil.

  • 03

    Entusiastas de Automação

    Usuários que desejam integrar cálculos financeiros rigorosos em seus fluxos de trabalho personalizados.

FAQ

Perguntas de quem usa Deterministic Fair-Share Tip Splitter.

  • 01

    How does this MCP handle rounding errors?

    It uses a Penny Reconciliation Algorithm that automatically adjusts individual totals so they always sum to the exact grand total of the receipt.

  • 02

    Can I split items between multiple people?

    Yes. You can map a single item to multiple consumers, and the engine will split that item's cost before calculating taxes and tips.

  • 03

    Does this work with any AI client?

    It works with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 04

    Is the math actually accurate?

    Yes. It offloads the math from the LLM to a dedicated V8 mathematical engine to prevent the hallucinations common in standard AI models.

  • 05

    How are taxes and tips distributed?

    The engine calculates a proportional burden, meaning each person pays a share of the tax and tip based on their specific subtotal.

  • 06

    How does it handle shared items like an appetizer?

    The agent passes an array of 'consumers' for each item. If 'Nachos' ($15) has consumers ['John', 'Jane'], the engine automatically divides the base cost ($7.50 each) before proportionally applying their individual tax and tip burden.

  • 07

    Why do LLMs fail at this without an MCP?

    LLMs lack true mathematical persistence. When calculating multi-step proportions (subtotal -> ratio -> tax allocation -> tip allocation -> fractional rounding), they often lose tracking of pennies, resulting in individual totals that don't add up to the receipt's grand total.

  • 08

    What is the 'Penny Reconciliation Algorithm'?

    Due to floating-point toFixed(2) rounding on 5 different people, the sum of individual owed amounts might equal $100.01 while the actual grand total is $100.00. The engine detects this and surgically subtracts or adds the penny discrepancy to guarantee an exact match.

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