An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Map-Reduce Partition Planner 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. Planeje e dimensione cargas de trabalho distribuídas com precisão matemática.

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 Map-Reduce Partition Planner.

  1. 01

    Calcular volume de shuffle

    Estime os requisitos de transferência de dados entre as etapas do processamento.

  2. 02

    Estimar tempo de execução

    Preveja a duração total do pipeline de processamento completo.

  3. 03

    Planejar partição de carga

    Determine como distribuir os registros de forma otimizada entre os agentes.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Pipeline Capacity Planning

Use the MCP to decide how many agents you need to process a specific record count within a time limit.

02

Network Load Management

Calculate shuffle volumes to prevent network bottlenecks during large data transfers.

03

Job Scheduling

Predict execution times to better coordinate when distributed jobs start and end.

04

Resource Allocation

Determine the exact number of records per agent to ensure balanced workloads.

Um connector, todas as IAs

Map-Reduce Partition Planner 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 Map-Reduce Partition Planner 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 839ms. Rápida em produção.

Map-Reduce Partition Planner é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1036ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
726ms
Dia mais lento
1036ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+19%

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 Map-Reduce Partition Planner, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Map-Reduce Partition Planner Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_x46GYvNVwmQnxgSmGYqCsESM9K8svqI6CYw0KF6I/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 — Map-Reduce Partition Planner capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "map-reduce-partition-planner-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_x46GYvNVwmQnxgSmGYqCsESM9K8svqI6CYw0KF6I/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 Map-Reduce Partition Planner 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 Map-Reduce Partition Planner delega.

Ideal para profissionais que lidam com grandes volumes de dados e precisam de previsibilidade em sistemas distribuídos.

  • 01

    Engenheiro de Dados

    Para otimizar pipelines de processamento e dimensionar clusters.

  • 02

    Arquiteto de Dados

    Para modelar a distribuição de carga e o tráfego de rede em sistemas de larga escala.

  • 03

    Cientista de Dados

    Para prever o tempo de processamento de grandes conjuntos de dados durante o treinamento ou análise.

FAQ

Perguntas de quem usa Map-Reduce Partition Planner.

  • 01

    What kind of clients can use this MCP?

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

  • 02

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect and use it.

  • 03

    Can I use this to predict how long a job will take?

    Yes, you can use the estimate_execution_time capability to project the duration of your processing pipeline.

  • 04

    How does it help with data partitioning?

    The plan_workload_partitioning capability calculates how to distribute your records across different agents.

  • 05

    Is this for real-time data or batch processing?

    This MCP is designed for modeling map-reduce workloads, which are typically used in batch processing and distributed computing.

  • 06

    How does this capability handle data skew?

    The plan_workload_partitioning capability calculates a skew ratio. If the ratio exceeds 3, it flags the reducer as 'hot', indicating that you should consider salting keys to balance the load.

  • 07

    Can I estimate network costs?

    Yes, by using calculate_shuffle_volume, you can determine the total bytes and megabytes that will be transferred during the shuffle phase.

  • 08

    What is the purpose of the execution time estimation?

    The estimate_execution_time capability projects the total duration of the pipeline by summing the map phase and reduce phase durations based on your specific workloads.

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