An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Forefront 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. Controle modelos de linguagem e pipelines de dados com facilidade.

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 · 10 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 03

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 10 disponíveis através de Forefront.

  1. 01

    Criar dataset de pipeline

    Gera um conjunto de dados a partir de uma seleção de pipeline específica.

  2. 02

    Criar pipeline

    Inicia um novo pipeline para coletar e organizar saídas de modelos de linguagem.

  3. 03

    Adicionar dados ao pipeline

    Insere novas amostras de dados em um pipeline existente.

  4. 04

    Listar pipelines

    Retorna uma lista completa de todos os seus pipelines ativos.

Conjunto de capacidades02 / 03

05-07

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 10 disponíveis através de Forefront.

  1. 05

    Gerar resposta de chat

    Cria uma resposta do modelo usando o formato chat-ml ou prompts padrão.

  2. 06

    Gerar conclusão de texto

    Gera uma resposta de completação baseada em um único prompt de texto.

  3. 07

    Iniciar fine-tuning

    Executa um trabalho de ajuste fino em modelos base usando seus próprios conjuntos de dados.

Conjunto de capacidades03 / 03

08-10

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 10 disponíveis através de Forefront.

  1. 08

    Obter detalhes do pipeline

    Recupera as informações de um objeto de pipeline específico através do seu ID.

  2. 09

    Contar seleções de pipeline

    Retorna a quantidade de itens selecionados em um pipeline.

  3. 10

    Obter amostras de pipeline

    Extrai amostras de dados de uma seleção de pipeline.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Rapid Prototyping

Test different model prompts and completions directly in your coding environment.

02

Model Optimization

Start a fine-tuning job when a base model fails to meet specific requirements.

03

Data Logging

Set up pipelines to automatically collect and organize model responses for later analysis.

04

Dataset Building

Turn collected pipeline data into structured datasets for future training.

Automatize uma tarefa

Coloque Forefront 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

Forefront 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 Forefront 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 980ms. Rápida em produção.

Forefront é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1509ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
785ms
Dia mais lento
1509ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+12%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 10 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 Forefront, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Forefront Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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 — Forefront capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "forefront-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/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 Forefront 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 Forefront delega.

Desenvolvedores e engenheiros de IA que precisam de controle granular sobre modelos de linguagem.

  • 01

    Engenheiro de Machine Learning

    Profissionais que precisam gerenciar processos de fine-tuning e pipelines de dados.

  • 02

    Desenvolvedor de IA

    Quem busca integrar modelos poderosos diretamente em agentes e fluxos de trabalho.

  • 03

    Cientista de Dados

    Usuários que precisam organizar e coletar saídas de LLMs para análise.

FAQ

Perguntas de quem usa Forefront.

  • 01

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 02

    Do I need to provide my own API key?

    Yes, you will need to enter your Forefront API Key to authenticate the connection.

  • 03

    Can I run fine-tuning jobs through my agent?

    Yes, you can use the create_fine_tune capability to start custom training jobs on base models.

  • 04

    How do I collect model outputs?

    You can use the pipeline capabilities to create a pipeline and add data samples to it.

  • 05

    Is the hosting managed?

    Yes, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    How can I generate a model response using a chat conversation?

    You can use the create_chat_completion capability. Provide the model name and an array of messages in chat-ml format to receive the generated response.

  • 07

    Can I start a custom fine-tuning job directly from my agent?

    Yes! Use the create_fine_tune capability by specifying the name of your fine-tuned model, the baseModel, and the trainingDataset ID to begin training.

  • 08

    How do I collect LLM outputs using pipelines?

    First, create a pipeline using create_pipeline. Once created, you can use add_pipeline_data to log messages, user IDs, and custom metadata directly into that pipeline.

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