An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Aws Neptune Sizing Calculator 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. Planen Sie Ihre Graphdatenbank optimal für Speicher und hohe Verfügbarkeit.

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 · 3 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-03

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 3, verfügbar über AWS Neptune.

  1. 01

    Speicherbedarf berechnen

    Bestimmt den gesamten Speicher-Fußabdruck und den notwendigen Speicheraufwand für die Datenbank.

  2. 02

    Cluster-Konfiguration schätzen

    Empfiehlt die Skalierung der Instanzen, die Replikation und die betrieblichen Einstellungen für Ihren Cluster.

  3. 03

    Performance-Benchmarks prüfen

    Liefert Referenzwerte für die Workload-Performance und die optimale Größe von Abfragen.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

New Project Planning

Before starting a new graph application, you input the expected number of nodes and edges to get a baseline storage requirement.

02

Scaling Existing Systems

When your user base grows, you use the MCP to predict the necessary increase in memory and compute capacity.

03

High Availability Setup

You determine the correct replica count and snapshot retention period needed for disaster recovery.

04

Performance Tuning

You test potential query loads against the benchmarks to ensure the cluster can handle peak traffic.

Ein Connector, jede KI

AWS Neptune 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 AWS Neptune 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 846ms. Schnell in der Produktion.

AWS Neptune wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1029ms
5. Okt.Heute
Schnellster Tag
625ms
Langsamster Tag
1029ms
14-Tage-Trend
Verbessernd-19%

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. 3 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

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

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

AWS Neptune Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_wqGhTCneMVhV8ztmHyxUELK6OQC1ZpRC4vzHRD8S/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 — AWS Neptune capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "aws-neptune-sizing-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_wqGhTCneMVhV8ztmHyxUELK6OQC1ZpRC4vzHRD8S/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? AWS Neptune in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die AWS Neptune-Nutzer abgeben.

Dieser MCP Connector richtet sich an technische Experten, die komplexe, skalierbare Graphdatenbanken entwickeln. Wenn Sie sicherstellen müssen, dass Ihre AWS Neptune-Infrastruktur sowohl speichertechnisch als auch performant dimensioniert ist, ist dieses Capability für Sie gedacht.

  • 01

    Datenarchitekt

    Planen Sie die optimale Struktur und Skalierung Ihrer Graphdatenbanken.

  • 02

    Backend-Entwickler

    Verstehen Sie die Ressourcenanforderungen Ihrer Anwendungen, bevor Sie sie deployen.

  • 03

    DevOps-Ingenieur

    Automatisieren Sie die Kapazitätsplanung und die Bereitstellung hochverfügbarer Systeme.

FAQ

Fragen von AWS Neptune-Nutzern.

  • 01

    What kind of data does this MCP calculate?

    It calculates deterministic sizing estimates for AWS Neptune. Specifically, it determines the total storage footprint, necessary memory overhead, and optimal cluster configuration settings.

  • 02

    Does this help with cost estimation?

    Yes. By providing precise storage and memory requirements, you can accurately size your cluster, preventing costly over-provisioning of AWS resources.

  • 03

    Can I use this for performance testing?

    The MCP includes a capability to evaluate performance benchmarks. This gives you reference values for workload performance, including query sizing and bulk loader throughput.

  • 04

    What information is needed for the calculation?

    You must provide the graph metrics, such as the number of vertices and edges, along with details about properties per vertex and edge.

  • 05

    Is this only for AWS Neptune?

    This MCP is designed specifically for AWS Neptune graph database deployments, providing estimates tailored to its architecture.

  • 06

    How is the storage requirement calculated?

    Storage is calculated by summing the total size of all vertices and edges, where each unit is weighted by its property count.

  • 07

    What does the memory requirement represent?

    The memory requirement is double the storage estimation to account for indexing and active query processing overhead.

  • 08

    Can I get recommended configuration settings?

    Yes, using estimate_cluster_configuration provides recommended replica counts and database parameter group settings.

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