An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Hallucination Detection Score 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. Garanta a precisão e a confiabilidade das respostas do seu agente.

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 · 3 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 3 disponíveis através de Hallucination Detection Score.

  1. 01

    Analisar precisão de afirmações

    Avalia a veracidade das informações e o nível de consenso alcançado.

  2. 02

    Calcular métricas de consenso

    Compara as afirmações feitas com os resultados gerados por outros agentes.

  3. 03

    Extrair afirmações de fatos

    Isola afirmações individuais para uma análise detalhada de cada ponto.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Automated Fact Checking

Run an audit on long-form AI reports to ensure every sentence is backed by data.

02

Multi-Agent Verification

Compare outputs from different agents to see if they reach the same conclusion.

03

Risk Management

Assign a risk level to AI outputs before they are presented to end users.

04

Data Integrity Audits

Isolate specific assertions in a dataset to verify their accuracy against a source of truth.

Um connector, todas as IAs

Hallucination Detection Score 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 Hallucination Detection Score 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 834ms. Rápida em produção.

Hallucination Detection Score é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 916ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
700ms
Dia mais lento
916ms
Tendência de 14 dias
Estável-4%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 3 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 Hallucination Detection Score, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Hallucination Detection Score Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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 — Hallucination Detection Score capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "hallucination-detection-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_f2BpVimTNFp2MgsaHMjEB7zPAEkEtZWc6x4y3856/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 Hallucination Detection Score 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 Hallucination Detection Score delega.

Desenvolvedores e especialistas em IA que precisam garantir que seus modelos não gerem informações falsas em produção.

  • 01

    Engenheiro de IA

    Para validar a precisão técnica e a confiabilidade dos modelos de linguagem.

  • 02

    Especialista em QA

    Para testar a consistência das respostas e detectar alucinações de forma automatizada.

  • 03

    Product Manager de IA

    Para monitorar métricas de confiança e garantir a segurança do produto final.

FAQ

Perguntas de quem usa Hallucination Detection Score.

  • 01

    How does this MCP calculate hallucination scores?

    It uses a deterministic framework that compares agent outputs against a verified knowledge base and consensus from other agents.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I use this to check if multiple agents agree?

    Yes, you can use the calculate_consensus_metrics capability to compare claims against peer outputs.

  • 04

    Does this work with any AI model?

    This works with any AI client or agent that supports the Model Context Protocol.

  • 05

    How do I get a breakdown of individual facts?

    Use the extract_fact_claims capability to isolate specific assertions from a larger text block.

  • 06

    How is the hallucination probability calculated?

    The probability is a weighted metric: 50% for claims verified by the reference knowledge base, 30% for consensus with other agents, and 20% for claims with source attribution.

  • 07

    What is the difference between verified claims and consensus?

    Verified claims are checked against a provided ground truth (knowledge base), while consensus (cross-agent agreement) measures how much the output aligns with other agents' responses on the same topic.

  • 08

    Can I use this to check specific assertions?

    Yes, you can use the extract_fact_claims capability to break down a text block into individual, testable assertions for granular analysis.

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