An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI Portfolio Economics Optimizer 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. Encuentra el equilibrio perfecto entre costo y capacidad de procesamiento.

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 · 4 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 4 disponibles a través de AI Portfolio Economics.

  1. 01

    Calcular la mezcla óptima

    Determina la mejor proporción de LLMs a SLMs para minimizar costos mientras se cumplen los requisitos de rendimiento.

  2. 02

    Generar matriz de compensación

    Visualiza la relación directa entre la reducción de costos y la posible degradación del rendimiento del sistema.

  3. 03

    Obtener informe de ahorro de costos

    Compara el costo del portafolio optimizado frente a un escenario de uso exclusivo de LLMs.

  4. 04

    Validar viabilidad del portafolio

    Verifica si la mezcla propuesta de LLM/SLM cumple con los requisitos de rendimiento establecidos para tu aplicación.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

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.

Un connector, todas las IAs

AI Portfolio Economics 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 AI Portfolio Economics 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 932ms. Rápida en producción.

AI Portfolio Economics se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1377ms
3 octHoy
Día más rápido
710ms
Día más lento
1377ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+37%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 4 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 AI Portfolio Economics, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con AI Portfolio Economics. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

AI Portfolio Economics Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_XzAEDVOVYaCSnEL7ACyI8wrokOIjK3bIH83SxaU0/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 — AI Portfolio Economics capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "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

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

¿Configuración guiada para Claude? Conectar AI Portfolio Economics 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 AI Portfolio Economics delegan.

Este MCP está diseñado para arquitectos de soluciones, ingenieros de ML y líderes de desarrollo que gestionan la infraestructura de IA. Si tu aplicación depende de múltiples modelos de lenguaje y la optimización de costos es crítica, esta herramienta te proporciona la visibilidad necesaria para tomar decisiones informadas sobre la mezcla de LLMs y SLMs.

  • 01

    Arquitecto de Soluciones

    Para diseñar e implementar arquitecturas de IA eficientes y rentables.

  • 02

    Ingeniero de Machine Learning

    Para validar y ajustar la mezcla de modelos que mejor se adapte a los requisitos de rendimiento y presupuesto.

  • 03

    Director de Tecnología (CTO)

    Para supervisar y reducir los gastos operativos (OpEx) de la infraestructura de IA a gran escala.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Portfolio Economics.

  • 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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