An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie AI Portfolio Economics Optimizer mit Ihrer KI

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Finden Sie die perfekte Balance zwischen LLMs und SLMs für maximale Effizienz.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 4 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 4, verfügbar über AI Portfolio Economics.

  1. 01

    Beste Mischung von LLMs und SLMs berechnen

    Bestimmt das optimale Verhältnis von LLMs zu SLMs, um Kosten zu minimieren und gleichzeitig die Performance-Anforderungen zu erfüllen.

  2. 02

    Kosten-Leistungs-Abwägung visualisieren

    Stellt den Zusammenhang zwischen Kostensenkung und Leistungsabfall grafisch dar.

  3. 03

    Einsparungsbericht erstellen

    Vergleicht die Kosten des optimierten Portfolios mit den Kosten eines reinen LLM-Setups.

  4. 04

    Portfolio-Machbarkeit prüfen

    Überprüft, ob eine vorgeschlagene Mischung aus LLMs und SLMs die geforderten Leistungsparameter erfüllt.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

High-Volume Summarization Pipeline

You process thousands of documents daily. The MCP determines if SLMs can handle the bulk of summarization tasks, reserving LLMs only for complex, high-value documents.

02

Chatbot Deployment

Your chatbot needs to handle both simple FAQs and complex reasoning. You use the MCP to find the perfect mix that keeps the chat affordable while maintaining high accuracy.

03

Data Classification System

You classify incoming data into categories. The MCP helps you assign the right model (LLM or SLM) based on the complexity of the classification task to save money.

04

Internal Knowledge Base Search

You need to search a large, complex knowledge base. The MCP optimizes the model mix to ensure search relevance remains high while minimizing query costs.

Ein Connector, jede KI

AI Portfolio Economics funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um AI Portfolio Economics arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 932ms. Schnell in der Produktion.

AI Portfolio Economics wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1377ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
710ms
Langsamster Tag
1377ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+37%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 4 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von AI Portfolio Economics zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei AI Portfolio Economics. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

AI Portfolio Economics Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_XzAEDVOVYaCSnEL7ACyI8wrokOIjK3bIH83SxaU0/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  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 — AI Portfolio Economics capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "ai-portfolio-economics-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_XzAEDVOVYaCSnEL7ACyI8wrokOIjK3bIH83SxaU0/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? AI Portfolio Economics in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die AI Portfolio Economics-Nutzer abgeben.

Dieses MCP Connector richtet sich an technische Experten, die komplexe KI-Infrastrukturen betreiben. Wenn Sie die Betriebskosten Ihrer LLM-Anwendungen senken müssen, ohne dabei die erforderliche Performance zu opfern, ist dieses Capability ideal. Es hilft, die Architektur von KI-Anwendungen wirtschaftlicher zu gestalten.

  • 01

    KI-Architekt

    Sie planen die Struktur von KI-Systemen und müssen die optimale Balance zwischen Leistung und Budget finden.

  • 02

    Softwareentwickler

    Sie implementieren KI-Funktionalitäten und benötigen Capabilities, um die Modell-Kosten in Ihren Anwendungen zu optimieren.

  • 03

    Produktmanager

    Sie verantworten die Wirtschaftlichkeit des Produkts und müssen die Kosten-Nutzen-Analyse Ihrer KI-Features durchführen.

FAQ

Fragen von AI Portfolio Economics-Nutzern.

  • 01

    Does this MCP work with all LLMs and SLMs?

    It is designed to optimize model portfolios generally. You provide the necessary capabilities data, and the MCP calculates the optimal mix based on those inputs.

  • 02

    What kind of data do I need to provide?

    You need to provide detailed information about your workload, including the percentage distribution of different task types and the required accuracy thresholds for those tasks.

  • 03

    Is this just a theoretical cost estimate?

    No, the MCP provides concrete, quantifiable reports. You can get a cost savings report that directly compares your optimized setup against a pure LLM baseline.

  • 04

    Can I use this if I don't know my performance requirements?

    The MCP helps you define those requirements. You can use the tradeoff matrix to visualize the impact of changing performance targets on your overall cost.

  • 05

    How does the optimizer account for routing errors?

    The calculate_optimal_mix capability uses the routingAccuracy parameter to adjust expected performance, ensuring that even if a query is misrouted to a less capable model, the overall performance remains above your defined threshold.

  • 06

    Can I compare my current setup to an optimized one?

    Yes, you can use get_cost_savings_report to compare the cost of your optimized portfolio against a baseline where only LLMs are used for every task.

  • 07

    How do I know if my model mix is actually viable?

    You can use validate_portfolio_feasibility to check if a specific proposed allocation of LLMs and SLMs will meet your required performance levels given your current routing accuracy.

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