An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Ragas 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. Monitore a performance do seu modelo com precisão profissional.

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 · 7 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Ragas.

  1. 01

    Listar experimentos

    Exibe todos os experimentos vinculados a um dataset específico.

  2. 02

    Obter experimento

    Recupera informações detalhadas sobre um experimento selecionado.

  3. 03

    Executar avaliação

    Inicia uma nova rodada de avaliação para um dataset, calculando métricas como fidelidade e relevância.

  4. 04

    Listar métricas

    Mostra todas as métricas de avaliação disponíveis para uso.

Conjunto de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 7 disponíveis através de Ragas.

  1. 05

    Obter resultados

    Busca os resultados finais de um experimento que já foi concluído.

  2. 06

    Listar datasets

    Lista todos os datasets de avaliação disponíveis no sistema.

  3. 07

    Obter dataset

    Acessa os detalhes de um dataset de avaliação específico.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Iterative RAG Tuning

Compare how changing your retrieval settings affects faithfulness scores immediately.

02

Hallucination Monitoring

Run evaluations to ensure your agent stays grounded in the provided context.

03

Dataset Organization

Manage and list your evaluation datasets through your AI client.

04

Experiment Tracking

Keep a record of how different model versions perform on the same data.

Automatize uma tarefa

Coloque Ragas 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

Ragas 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 Ragas 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 879ms. Rápida em produção.

Ragas é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1115ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
698ms
Dia mais lento
1115ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+43%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 7 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 Ragas, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Ragas Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/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 — Ragas capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ragas-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/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 Ragas 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 Ragas delega.

Desenvolvedores e cientistas focados em otimizar sistemas de IA baseados em RAG.

  • 01

    Engenheiros de IA e ML

    Para rodar avaliações de pipeline sem precisar trocar de dashboard ou escrever scripts Python manuais.

  • 02

    Especialistas em QA para LLMs

    Para examinar datasets e benchmarks rapidamente, garantindo que as taxas de alucinação sejam baixas.

  • 03

    Cientistas de Dados

    Para comparar diferentes configurações de RAG lado a lado usando métricas unificadas.

FAQ

Perguntas de quem usa Ragas.

  • 01

    How do I use Ragas with my AI client?

    You connect the MCP by providing your Ragas Application URL and Application Token. Once connected, you can simply ask your agent to run evaluations or fetch metrics.

  • 02

    What metrics can this MCP provide?

    The MCP can access Ragas metrics such as faithfulness and answer relevancy to score your RAG pipelines.

  • 03

    Do I need to write Python code to run evaluations?

    No. This MCP allows your agent to trigger evaluations and manage datasets through natural language commands instead of manual scripting.

  • 04

    Can I manage my existing Ragas datasets?

    Yes. The MCP includes capabilities to list, get details for, and organize your existing datasets.

  • 05

    Can I compare different versions of my agent?

    Yes. You can use the capability to track and compare metrics across different experiments and agent versions.

  • 06

    How do I secure an App Token for Ragas?

    Log into your provided Ragas dashboard. In your project's settings or dedicated security section, you will find the ability to generate a new Application Token. Copy it immediately, as it may only appear once.

  • 07

    What format is required to upload a dataset?

    The capability uses common array formats through the MCP wrapper. When passing data, the AI maps arrays containing question, ground_truth and contexts natively matching Ragas base requirements.

  • 08

    Does the server evaluate prompts automatically during testing?

    Yes. When triggering evaluations, Ragas uses its own sophisticated metrics (like Faithfulness, Answer Relevance) running internally. The MCP server simply pipes these generated reports back to your chat.

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