An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Retention Time Predictor 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. Preveja comportamentos de eluição e otimize colunas com precisão.

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 Retention Time Predictor.

  1. 01

    Comparar desempenho de colunas

    Preveja como a troca entre diferentes tipos de colunas altera o comportamento de retenção de um conjunto de compostos.

  2. 02

    Prever tempo de retenção

    Calcule o tempo de retenção esperado para um composto específico sob condições cromatográficas definidas.

  3. 03

    Analisar eficiência de gradiente

    Avalie como mudanças na composição da fase móvel impactam o perfil de eluição.

  4. 04

    Calcular seletividade

    Determine a capacidade de separação entre dois compostos diferentes em uma configuração cromatográfica específica.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Method Pre-screening

Predict elution times for new compounds to decide if a specific column is worth testing.

02

Column Selection

Compare how different column types affect the retention of a specific compound set.

03

Gradient Optimization

Model how changing acetonitrile percentages affects the elution profile of an analyte.

04

Separation Assessment

Calculate selectivity between two analytes to ensure they will separate on a chosen setup.

Um connector, todas as IAs

Retention Time Predictor 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 Retention Time Predictor 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 910ms. Rápida em produção.

Retention Time Predictor é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 982ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
750ms
Dia mais lento
982ms
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 Retention Time Predictor, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Retention Time Predictor Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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 — Retention Time Predictor capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "retention-time-predictor-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M0PT38z3MivutwkEfPwMglBOY6ljKAqgwCHO3ySw/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 Retention Time Predictor 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 Retention Time Predictor delega.

Profissionais de química analítica que buscam acelerar o desenvolvimento de métodos e a otimização de separações.

  • 01

    Químicos Analíticos

    Para modelar comportamentos de eluição e prever resultados antes de testes físicos.

  • 02

    Pesquisadores de P&D

    Para otimizar a seleção de colunas e fases móveis em novos estudos de compostos.

  • 03

    Especialistas em Automação de Laboratório

    Para integrar modelos preditivos de QSRR em fluxos de trabalho inteligentes.

FAQ

Perguntas de quem usa Retention Time Predictor.

  • 01

    What is the basis for these retention predictions?

    The predictions are based on Quantitative Structure-Retention Relationships (QSRR) using molecular structure, column properties, and mobile phase composition.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 03

    Can I use this to optimize my gradient elution?

    Yes, the analyze_gradient_efficiency capability allows you to model how changes in mobile phase composition impact elution profiles.

  • 04

    Does this MCP require me to host anything?

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

  • 05

    Can I compare different columns?

    Yes, the compare_column_performance capability predicts how switching column types changes retention behavior for your compounds.

  • 06

    What inputs are required for retention time prediction?

    You must provide the SMILES string of the compound, the column properties (stationary phase, length, particle size), the mobile phase details, and the operating temperature.

  • 07

    Can I compare different columns for my compounds?

    Yes, use the compare_column_performance capability to predict how switching between different column types will change the retention behavior for a set of compounds.

  • 08

    How does temperature affect the results?

    The model applies temperature as a scaling factor to the base retention time, accounting for the increased kinetic energy and decreased interaction strength at higher temperatures.

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