An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Feature Scaler Engine 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. Prepare seus conjuntos de dados para modelos de machine learning sem erros matemáticos.

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 Feature Scaler Engine.

  1. 01

    Escalonar características

    Realiza a padronização Z-Score ou o escalonamento MinMax de colunas numéricas de forma determinística e offline.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Neural Network Preprocessing

Scale input features to prevent gradient issues during training.

02

K-Means Clustering

Normalize features so that distance-based algorithms aren't biased by different units.

03

Image Data Preparation

Compress pixel intensity values into a 0 to 1 range for computer vision tasks.

04

Data Auditing

Get the exact statistical parameters used to transform a dataset for verification.

Automatize uma tarefa

Coloque Feature Scaler Engine 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

Feature Scaler 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 Feature Scaler 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 847ms. Rápida em produção.

Feature Scaler Engine é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1109ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
676ms
Dia mais lento
1109ms
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. 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 Feature Scaler Engine, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Feature Scaler Engine Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_F7GwWGq3LmnuDkiU1owmlZfI1wLX3GKZ5metNm37/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 — Feature Scaler Engine capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "feature-scaler-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_F7GwWGq3LmnuDkiU1owmlZfI1wLX3GKZ5metNm37/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 Feature Scaler 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 Feature Scaler Engine delega.

Desenvolvedores e cientistas de dados que precisam garantir a integridade matemática de seus modelos de IA.

  • 01

    Cientista de Dados

    Para normalizar features e evitar que algoritmos de clustering falhem por escalas incompatíveis.

  • 02

    Engenheiro de Machine Learning

    Para preparar datasets para redes neurais com precisão determinística via CPU.

  • 03

    Desenvolvedor de IA

    Para garantir que LLMs não cometam erros de cálculo ao tentar processar estatísticas de grandes volumes de dados.

FAQ

Perguntas de quem usa Feature Scaler Engine.

  • 01

    Does this MCP prevent LLM math errors?

    Yes. It moves the calculation from the LLM's reasoning process to a deterministic math library, ensuring the results are mathematically perfect.

  • 02

    What scaling methods are supported?

    It supports both Z-Score standardization (Mean=0, Variance=1) and MinMax scaling (Range 0-1).

  • 03

    Is my data sent to an external server for processing?

    No. The scaling happens locally on your machine, which keeps your sensitive training data private.

  • 04

    Can I scale multiple columns at the same time?

    Yes. You can specify multiple features to be scaled in a single command.

  • 05

    How do I use the scaling metrics later?

    The MCP returns the exact means, standard deviations, minimums, and maximums used, allowing you to perform inverse transformations if needed.

  • 06

    What is the difference between Standard and MinMax scaling?

    Standard scaling (Z-Score) centers data at 0 with a variance of 1, ideal for algorithms that assume normally distributed features. MinMax compresses all values precisely between 0 and 1, ideal for neural networks and distance-based algorithms.

  • 07

    Are the computed scaling parameters returned for inverse transforms?

    Yes. The JSON response includes the exact Mean and Std Dev (for Standard) or Min and Max (for MinMax) used to scale each column, enabling precise inverse transformations when needed.

  • 08

    Can it scale 10+ columns at once?

    Absolutely. Pass a JSON array of all column names and they will all be scaled simultaneously in memory. The engine processes each column independently with its own computed metrics.

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