An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Retrieval Relevance Scorer 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. Elimine ruídos e alucinações garantindo contexto de alta qualidade para sua IA.

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 Retrieval Relevance Scorer.

  1. 01

    Analisar lacunas de cobertura

    Identifica quais termos específicos de uma consulta estão ausentes no conjunto de documentos fornecido.

  2. 02

    Obter configuração de pontuação

    Recupera os parâmetros operacionais atuais de pontuação e as distribuições de peso utilizadas.

  3. 03

    Pontuar documentos

    Calcula os índices de relevância de uma coleção de documentos em relação a uma única consulta.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

RAG Optimization

Filter out documents that have high vector similarity but low actual keyword relevance.

02

Debugging Retrieval

Find out why an agent is missing facts by checking for coverage gaps in the retrieved data.

03

Context Window Management

Ensure only the most important documents occupy the limited space in your AI client's prompt.

04

Quality Assurance

Use deterministic scores to audit the performance of a search engine or database.

Um connector, todas as IAs

Retrieval Relevance Scorer 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 Retrieval Relevance Scorer 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 870ms. Rápida em produção.

Retrieval Relevance Scorer é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 936ms
14 de out.Hoje
Dia mais rápido
753ms
Dia mais lento
936ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+24%

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 Retrieval Relevance Scorer, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Retrieval Relevance Scorer Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Kx7cXouaqZrfTsnawEqwgyW4QrEjd9p5Y4I1xFB8/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 — Retrieval Relevance Scorer capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "retrieval-relevance-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Kx7cXouaqZrfTsnawEqwgyW4QrEjd9p5Y4I1xFB8/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 Retrieval Relevance Scorer 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 Retrieval Relevance Scorer delega.

Desenvolvedores e engenheiros de dados que trabalham com arquiteturas de IA generativa e precisam de maior controle sobre o contexto fornecido aos modelos.

  • 01

    Engenheiro de IA

    Profissionais que buscam reduzir alucinações em sistemas RAG.

  • 02

    Cientista de Dados

    Especialistas que precisam validar a relevância semântica e estatística de conjuntos de dados.

  • 03

    Engenheiro de ML

    Quem trabalha na otimização de pipelines de recuperação de informação.

FAQ

Perguntas de quem usa Retrieval Relevance Scorer.

  • 01

    How does this MCP reduce hallucinations?

    It prevents the AI from seeing irrelevant or noisy text that might confuse its reasoning. By filtering documents using deterministic math, only high-signal context reaches the prompt.

  • 02

    What metrics does the scoring engine use?

    The engine uses Jaccard Similarity for keyword overlap, TF-IDF Cosine Similarity for term importance, and Query Term Coverage for information density.

  • 03

    Can I see how the scores are calculated?

    Yes, you can use the get_scoring_config capability to inspect the current weight distributions and operational parameters.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 05

    How do I find out if my documents are missing information?

    Use the analyze_coverage_gap capability to identify which specific terms from your query are not present in the document set.

  • 06

    How does the scoring work?

    The engine calculates a composite score by combining Jaccard similarity, TF-IDF cosine similarity, and query term coverage using configurable weights.

  • 07

    Can I customize the weights?

    Yes, you can pass a custom weights object to the score_documents capability to prioritize different metrics like keyword overlap or TF-IDF.

  • 08

    How do I diagnose why a document was filtered out?

    You can use the analyze_coverage_gap capability to identify which specific terms from your query are missing from the retrieved documents.

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