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 pasosAbre 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.
Busca zenture
Busca zenture en el directorio de plugins y abre su ficha.
Instala y conecta
Elige Instalar plugin y luego Conectar.
Inicia sesión y aprueba
Se abre una ventana del navegador. Inicia sesión en zenture y aprueba el acceso solicitado.
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 pasosAbre los conectores
En Claude, abre Personalizar y luego Conectores.
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.
Conéctate y aprueba
Elige Conectar. Se abre una ventana del navegador — inicia sesión en zenture y aprueba el acceso solicitado.
Actívalo para un chat
Abre el menú + de tu conversación, elige Conectores y activa zenture.
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 pasosInstala el cliente
Instala el cliente Python de zenture desde PyPI con pip install zenture.
$ pip install zentureCrea 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.
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.
{"mcpServers": {"zenture": {"url": "https://mcp.zenture.app"}}}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.
from zenture import ZentureClientwith 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)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}.