An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Reservoir Prediction Uncertainty 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. Calcule intervalos de confiança e identifique drivers de incerteza.

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 · 4 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através de Reservoir Prediction Uncertainty.

  1. 01

    Calcular intervalos de predição

    Calcula intervalos de predição utilizando intervalos de parâmetros e correlações.

  2. 02

    Gerar resumo de distribuição

    Gera um resumo estatístico de uma distribuição de probabilidade.

  3. 03

    Identificar drivers de incerteza

    Identifica os principais fatores de incerteza através do ranking de sensibilidade.

  4. 04

    Validar consistência de parâmetros

    Valida se os intervalos de parâmetros e as correlações são logicamente compatíveis.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Risk Assessment

Determine the likely range of fluid recovery for a new well based on current data.

02

Model Sensitivity

Find out if porosity or permeability is the bigger driver of your prediction error.

03

Data Validation

Ensure your input parameters and correlations are mathematically sound before running simulations.

04

Statistical Reporting

Get quick mean and standard deviation values for your probability distributions.

Um connector, todas as IAs

Reservoir Prediction Uncertainty 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 Reservoir Prediction Uncertainty 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 1039ms. Rápida em produção.

Reservoir Prediction Uncertainty é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1176ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
936ms
Dia mais lento
1176ms
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. 4 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 Reservoir Prediction Uncertainty, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Reservoir Prediction Uncertainty Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_sRj0Pdms1a05U1Qhtp7BARs4YfXyEnVOoOw0pSPw/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 — Reservoir Prediction Uncertainty capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "reservoir-prediction-uncertainty-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_sRj0Pdms1a05U1Qhtp7BARs4YfXyEnVOoOw0pSPw/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 Reservoir Prediction Uncertainty 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 Reservoir Prediction Uncertainty delega.

Profissionais do setor de óleo e gás que precisam de análises estatísticas robustas para reduzir riscos em modelos de reservatórios.

  • 01

    Engenheiro de Reservatórios

    Para quantificar incertezas em modelos de fluxo e recuperação.

  • 02

    Geólogo de Petróleo

    Para validar a consistência entre parâmetros geológicos e previsões.

  • 03

    Analista de Dados de Petróleo

    Para gerar resumos estatísticos de distribuições de probabilidade.

FAQ

Perguntas de quem usa Reservoir Prediction Uncertainty.

  • 01

    What does this MCP actually calculate?

    It calculates prediction intervals, identifies uncertainty drivers through sensitivity ranking, and generates statistical summaries of probability distributions.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, this MCP works with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    How does it handle parameter correlations?

    The MCP uses parameter correlations to propagate uncertainty and calculate more accurate prediction intervals.

  • 04

    Does it help with model errors?

    It helps identify which parameters are the primary drivers of uncertainty, which points you toward where your model is most sensitive.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start using the capabilities.

  • 06

    How do I calculate the range of likely outcomes?

    You can use the calculate_prediction_intervals capability by providing your parameter ranges and any existing correlations.

  • 07

    How can I find which parameters impact my model most?

    Use the identify_uncertainty_drivers capability to rank parameters based on their sensitivity scores.

  • 08

    Can I check if my input data is logically consistent?

    Yes, the validate_parameter_consistency capability checks if your parameter ranges and correlations are physically and logically compatible.

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