An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Agent Memory Hierarchy Calculator a ChatGPT y Claude

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Asegura una gestión de memoria determinística y optimizada para tus modelos AI.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 3 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 3 disponibles a través de Agent Memory Hierarchy Calculator.

  1. 01

    Calcular asignación de memoria

    Determina la distribución exacta de datos entre los tres niveles de memoria del agente.

  2. 02

    Calcular estado de la memoria

    Evalúa la decadencia, la fragmentación y las necesidades de desalojo del estado actual de la memoria.

  3. 03

    Estimar rendimiento de recuperación

    Predice la latencia y el impacto operativo al acceder al nivel de memoria a largo plazo.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Long-Term Chatbots

Building a customer service bot that needs to remember details from interactions that happened days apart.

02

Research Assistants

Creating an agent that reads massive documents and needs to recall specific, semantically linked facts later.

03

Simulation Agents

Developing an agent for a game or simulation that must maintain a consistent, evolving internal state over time.

04

Knowledge Base Crawlers

Designing a system that continuously ingests and categorizes data, requiring constant memory allocation checks.

Un connector, todas las IAs

Agent Memory Hierarchy Calculator funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

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

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Agent Memory Hierarchy Calculator a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 898ms. Rápida en producción.

Agent Memory Hierarchy Calculator se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1087ms
3 octHoy
Día más rápido
659ms
Día más lento
1087ms
Tendencia de 14 días
Estable+1%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 3 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Agent Memory Hierarchy Calculator, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Agent Memory Hierarchy Calculator. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Agent Memory Hierarchy Calculator Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_cVg8Qwy9sVJEou5PgXqCjl1RjQ9oRvy4FJlE5XDI/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  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 — Agent Memory Hierarchy Calculator capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "agent-memory-hierarchy-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_cVg8Qwy9sVJEou5PgXqCjl1RjQ9oRvy4FJlE5XDI/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Agent Memory Hierarchy Calculator con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Agent Memory Hierarchy Calculator delegan.

Este MCP está diseñado para desarrolladores de IA, ingenieros de Machine Learning y arquitectos de sistemas que requieren un control granular y determinístico sobre la memoria de sus agentes. Si tu aplicación depende de la gestión precisa de contextos complejos, esta herramienta es esencial para garantizar la estabilidad y el rendimiento a largo plazo de tus modelos.

  • 01

    Ingeniero de IA

    Necesitas gestionar la arquitectura de memoria de agentes complejos, asegurando que la información crítica se almacene y recupere eficientemente.

  • 02

    Arquitecto de Sistemas

    Requiere implementar lógica de memoria determinística, distribuyendo la capacidad entre memoria de trabajo, STM y LTM de manera controlada.

  • 03

    Prompt Engineer

    Buscas optimizar la capacidad de contexto de tus prompts, minimizando la pérdida de información y prediciendo la latencia de recuperación de datos.

FAQ

Preguntas de quienes usan Agent Memory Hierarchy Calculator.

  • 01

    Does this MCP handle different types of memory?

    Yes, it is designed to handle episodic, semantic, and procedural memory types. It provides deterministic logic for both consolidation and eviction across these categories.

  • 02

    What is the difference between STM and LTM?

    Short-Term Memory (STM) holds summarized, recent history. Long-Term Memory (LTM) stores semantic knowledge using vector-based storage, allowing for retrieval of facts over time.

  • 03

    Can I predict how fast my agent will retrieve data?

    You can use the estimate_retrieval_performance capability. This predicts the latency and operational impact of accessing the long-term memory tier before you deploy the agent.

  • 04

    Is this for simple chatbots?

    No. This MCP is for complex agents that need reliable, long-running context. It provides the architectural controls needed when simple prompt engineering isn't enough.

  • 05

    How does the memory decay work?

    Relevance decays exponentially. You can use calculate_memory_health to determine when a memory's relevance score falls below the 0.1 threshold, triggering eviction from short-term to long-term storage.

  • 06

    What is consolidation?

    Consolidation is triggered when short-term memory utilization exceeds 80%. The system summarizes the contents and migrates them to long-term memory to prevent overflow.

  • 07

    Can I predict retrieval latency?

    Yes, use estimate_retrieval_performance to calculate the expected latency based on the number of items requested and the vector search time.

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