An astronaut overseeing a futuristic data hub

Verbinden Sie Wasm Bundle Size Analyzer 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. Optimieren Sie die Performance Ihrer WebAssembly-Module effizient.

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 Wasm Bundle Size Analyzer.

  1. 01

    Wasm-Sektionen analysieren

    Zerlegt die gesamte Binärgröße in ihre einzelnen architektonischen Bestandteile.

  2. 02

    Ausführungslatenz vorhersagen

    Schätzt die Zeit für das Parsen und Instanziieren basierend auf verschiedenen Hardware-Leistungsklassen.

  3. 03

    Budget-Konformität prüfen

    Vergleicht die aktuellen Metriken des Moduls mit den festgelegten Schwellenwerten für die Auslieferung.

  4. 04

    Komprimierungsersparnis schätzen

    Berechnet, wie stark sich die Modulgröße durch Standard-Webkomprimierung verringern wird.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Pre-deployment Validation

Check if a new Wasm module exceeds your size budget before you push it to production.

02

Mobile Optimization

Estimate how much a user on a low-end mobile device will wait for your module to instantiate.

03

Compression Planning

Determine if switching from Gzip to Brotli provides enough savings for your specific module.

04

Binary Debugging

Identify if the code or data section is disproportionately large in your binary.

Ein Connector, jede KI

Wasm Bundle Size Analyzer 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.

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um Wasm Bundle Size Analyzer 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 697ms. Schnell in der Produktion.

Wasm Bundle Size Analyzer wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 811ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
570ms
Langsamster Tag
811ms
14-Tage-Trend
Stabil-4%

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 Wasm Bundle Size Analyzer zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

Wasm Bundle Size Analyzer Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_dSiWGOxrC7fCAQTnfuY6qQsSHb8vxVbOGmdPtIBk/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 — Wasm Bundle Size Analyzer capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "wasm-bundle-size-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_dSiWGOxrC7fCAQTnfuY6qQsSHb8vxVbOGmdPtIBk/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? Wasm Bundle Size Analyzer in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Wasm Bundle Size Analyzer-Nutzer abgeben.

Dieses Capability richtet sich an Entwickler, die hochperformante Webanwendungen mit WebAssembly erstellen. Es hilft dabei, die Ladezeiten und die Effizienz der Ausführung zu maximieren.

  • 01

    WebAssembly-Entwickler

    Optimiert die Binärstruktur und die Ausführungsgeschwindigkeit von Wasm-Modulen.

  • 02

    Frontend-Architekten

    Stellt sicher, dass die Modulgrößen die Performance-Budgets der Webanwendung nicht überschreiten.

  • 03

    Performance-Ingenieure

    Analysiert die Latenzzeiten auf verschiedenen Endgeräten und Hardware-Profilen.

FAQ

Fragen von Wasm Bundle Size Analyzer-Nutzern.

  • 01

    How does this MCP help with WebAssembly performance?

    It provides estimates for parsing and instantiation times across different hardware tiers, allowing you to see how your code will behave on various devices.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    What compression algorithms are supported?

    The MCP can predict size reductions for both Gzip and Brotli compression.

  • 04

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use immediately after connection.

  • 05

    How do I check if my Wasm module is too large?

    You can use the check_budget_compliance capability to compare your module's metrics against your specific delivery thresholds.

  • 06

    How does the capability estimate compression savings?

    The estimate_compression_savings capability uses standard web-optimized algorithms to predict how much your raw Wasm size will decrease after Gzip and Brotli compression.

  • 07

    Can I check if my module is too large for the critical path?

    Yes, use check_budget_compliance with the critical_path category to see if your current module size exceeds established delivery thresholds.

  • 08

    What hardware profiles are supported for latency prediction?

    The predict_execution_latency capability supports low_end_mobile, mid_range_mobile, and desktop_high_perf tiers to simulate different user environments.

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