Disponible

Evalúa dentro de los entornos de IA que ya utilizas.

Las integraciones con plugins y flujos acercan la capa de fiabilidad a ChatGPT, Claude y otros entornos sin sustituir el contexto del usuario.

Integración con ChatGPT

Conecta zenture con ChatGPT.

zenture es un plugin publicado, disponible en todos los planes, incluido Free. Instálalo una vez y pide que revise cualquier respuesta directamente en tu chat.

Configuración en cinco pasos
  1. Abre Plugins

    En ChatGPT, ve a Configuración > Plugins. No necesitas modo desarrollador — en los planes Enterprise o Edu, un administrador puede necesitar activar los plugins primero.

  2. Busca zenture

    Busca zenture en el directorio de plugins y abre su ficha.

  3. Instala y conecta

    Elige Instalar plugin y luego Conectar.

  4. Inicia sesión y aprueba

    Se abre una ventana del navegador. Inicia sesión en zenture y aprueba el acceso solicitado.

  5. Úsalo en un chat

    En un chat, menciona @zenture o elígelo en el menú + y pídele que revise una respuesta. Aprueba la solicitud cuando ChatGPT te la pida. Desconéctalo después desde Configuración > Plugins.

Integración con Claude

Conecta zenture con Claude.

Añade zenture como conector personalizado en Claude y pide que revise una respuesta sin salir de la conversación.

Configuración en cinco pasos
  1. Abre los conectores

    En Claude, abre Personalizar y luego Conectores.

  2. Añade el conector

    Pulsa +, elige Añadir conector personalizado y pega https://mcp.zenture.app. Los planes gratuitos permiten un conector personalizado; en Team o Enterprise, un administrador lo añade una vez en Configuración de la organización > Conectores, y luego los miembros pueden conectarse.

  3. Conéctate y aprueba

    Elige Conectar. Se abre una ventana del navegador — inicia sesión en zenture y aprueba el acceso solicitado.

  4. Actívalo para un chat

    Abre el menú + de tu conversación, elige Conectores y activa zenture.

  5. Pide que revise una respuesta

    Pide a Claude que revise una respuesta con zenture. La primera vez, permite la herramienta — Permitir una vez o Permitir siempre — y el resultado aparece en la conversación.

MCP / API

Usa MCP o API.

Conecta zenture como servidor MCP para clientes como Cursor o VS Code, o llama a la API pública directamente desde tu backend. La API pública es actualmente una release candidate.

Configuración en cinco pasos
  1. Instala el cliente

    Instala el cliente Python de zenture desde PyPI con pip install zenture.

    zenture-client
    $ pip install zenture
  2. Crea el acceso

    Crea un token de API en tu perfil de zenture (Perfil > Tokens de API) para el cliente o la API, o inicia sesión con OAuth cuando tu cliente MCP añada el servidor.

  3. Conéctate

    Añade https://mcp.zenture.app como servidor MCP remoto en tu cliente MCP, o define la variable de entorno ZENTURE_API_KEY para el cliente o la API.

    mcp.json
    {
    "mcpServers": {
    "zenture": {
    "url": "https://mcp.zenture.app"
    }
    }
    }
  4. Inicia el primer Run

    Llama a la herramienta run desde tu cliente MCP, usa client.runs.run(...) con el cliente Python, o envía POST /v1/runs/prepare y después POST /v1/runs con una cabecera Idempotency-Key. La evaluación clásica sigue disponible como vía secundaria.

    run.py
    from zenture import ZentureClient
    with ZentureClient.from_env() as client:
    run = client.runs.run(
    task="Check that the answer names exactly two colours.",
    artifact={"type": "text", "value": "Blue and green."},
    idempotency_key="review-case-123",
    )
    client.runs.wait(run.run_id, timeout=120.0)
    result = client.runs.get(run.run_id, view="full")
    print(result.status, result.acceptance_decision)
  5. Lee el resultado

    A través de MCP, get_run devuelve el estado, acceptance_decision, el contenido del resultado y la siguiente acción; list_runs, cancel_run y record_run_outcome cubren el resto del ciclo de vida de un Run. A través de la API, lee GET /v1/runs/{id}.