An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Resource Model Validation 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 confiabilidade dos seus modelos de recursos minerais.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

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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 Resource Model Validation.

  1. 01

    Calcular métricas de validação

    Calcula métricas de erro avançadas para quantificar a qualidade do modelo.

  2. 02

    Detectar viés local

    Identifica áreas geográficas específicas onde o modelo está superestimando ou subestimando os valores.

  3. 03

    Gerar análise de fatias

    Avalia a precisão espacial do modelo comparando médias ao longo de um eixo escolhido.

  4. 04

    Obter resumo estatístico

    Fornece uma comparação de alto nível entre as médias do modelo e as das amostras.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Model Quality Auditing

Run a full suite of error metrics to ensure a new block model meets required precision standards.

02

Spatial Trend Verification

Use swath analysis to check if the model correctly follows the grade trends along the X, Y, or Z axes.

03

Bias Troubleshooting

Locate specific areas in a deposit where the model is consistently overestimating grades.

04

Quick Statistical Checks

Compare global means between samples and models to catch major estimation errors immediately.

Um connector, todas as IAs

Resource Model Validation 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 Resource Model Validation 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 881ms. Rápida em produção.

Resource Model Validation é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1203ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
735ms
Dia mais lento
1203ms
Tendência de 14 dias
Estável+2%

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 Resource Model Validation, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Resource Model Validation Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_iZvzoUDDLKeVTunIMJpIhGxIDj9sJ3irnWTaI1wJ/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 — Resource Model Validation capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "resource-model-validation-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_iZvzoUDDLKeVTunIMJpIhGxIDj9sJ3irnWTaI1wJ/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 Resource Model Validation 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 Resource Model Validation delega.

Profissionais do setor de mineração que precisam garantir a integridade de seus modelos geológicos para planejamento de lavra.

  • 01

    Geólogo de Recursos

    Responsável por estimar e validar o teor e o volume de minério nos modelos de blocos.

  • 02

    Engenheiro de Minas

    Utiliza modelos validados para o planejamento operacional e estimativa de produção.

  • 03

    Analista de Dados Geológicos

    Aplica métodos estatísticos e espaciais para verificar a consistência dos dados de campo.

FAQ

Perguntas de quem usa Resource Model Validation.

  • 01

    What kind of data does this MCP need?

    It requires grade data from your mineral resource block models and your measured sample data to perform comparisons.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    How does it identify local bias?

    The detect_local_bias capability looks for geographic areas where the model grade significantly deviates from the sample grade.

  • 04

    What is a swath analysis?

    It is a method to check spatial accuracy by comparing average grades along a specific axis, such as the Z axis.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use as soon as you connect.

  • 06

    How can I check for systematic errors in my model?

    You can use calculate_validation_metrics to compute RMSE and mean error, or detect_local_bias to find specific geographic zones where the model deviates from sample data.

  • 07

    What is the purpose of swath analysis?

    The generate_swath_analysis capability evaluates spatial accuracy by comparing average grades along a chosen axis (X, Y, or Z) within defined slices.

  • 08

    Does this capability handle sampling bias?

    Yes, the get_statistical_summary capability includes an option to apply declustering weights to correct for sampling bias.

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