An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI Search Investment Modeler 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. Optimiza costos, rendimiento y relevancia de tu motor de búsqueda.

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 Search Modeler.

  1. 01

    Calcular la inversión en infraestructura

    Determina el costo monetario total necesario para configurar tu sistema de búsqueda.

  2. 02

    Estimar el impacto de latencia

    Predice cuánto tiempo del presupuesto de usuario consumirá la pila de búsqueda que propongas.

  3. 03

    Evaluar la ganancia de relevancia

    Calcula el valor estimado o la mejora de calidad que aportan las nuevas funcionalidades de búsqueda.

  4. 04

    Obtener recomendaciones de optimización

    Proporciona asesoramiento estratégico sobre dónde reducir costos o dónde invertir para un mejor rendimiento.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Launching Semantic Search

Before rolling out semantic search, use the MCP to calculate the required embedding costs and potential relevance boost.

02

Optimizing Existing Search

Test if adding a reranking layer is worth the extra latency and compute cost compared to the relevance lift.

03

Budget Planning

Model the total infrastructure investment required for a high-volume search system over a fiscal quarter.

04

Feature Comparison

Compare the cost and performance of hybrid search versus pure keyword search to justify the upgrade.

Un connector, todas las IAs

AI Search Modeler 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 Search Modeler 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 901ms. Rápida en producción.

AI Search Modeler se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 971ms
3 octHoy
Día más rápido
696ms
Día más lento
971ms
Tendencia de 14 días
Estable+3%

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 Search Modeler, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

AI Search Modeler Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_4sybgVVU9LYndPjDU66KffbBh9Hw9nUIhzmV6qOz/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 Search Modeler capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-search-investment-modeler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_4sybgVVU9LYndPjDU66KffbBh9Hw9nUIhzmV6qOz/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 Search Modeler 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 Search Modeler delegan.

Este MCP es ideal para equipos de producto, ingenieros de datos y gerentes de tecnología que están optimizando o construyendo motores de búsqueda complejos. Si necesitas equilibrar el costo operativo con la experiencia de usuario, esta herramienta te da la visión financiera y técnica necesaria para tomar decisiones informadas sobre la IA en búsqueda.

  • 01

    Gerente de Producto

    Para priorizar características de búsqueda y justificar el presupuesto de mejora.

  • 02

    Ingeniero de Datos

    Para modelar la infraestructura y predecir el impacto de nuevos componentes de IA.

  • 03

    Director de Tecnología (CTO)

    Para evaluar el retorno de la inversión (ROI) de las mejoras de búsqueda a nivel corporativo.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Search Modeler.

  • 01

    Is this just a calculator, or does it provide strategic advice?

    It's both. While it calculates specific metrics like infrastructure cost and latency impact, it also uses those numbers to provide strategic advice on where you should invest or cut spending.

  • 02

    Does it account for embeddings and storage costs?

    Yes. The MCP calculates the total monetary cost, specifically detailing the monthly spend required for both storage and embeddings.

  • 03

    Can I use this for different types of search enhancements?

    You can model enhancements like semantic search, reranking, and hybrid search to see their specific impact on relevance and performance.

  • 04

    What kind of data does it predict?

    It predicts three main things: the total monetary cost, the increase in user latency, and the quality lift, measured as a relevance score improvement.

  • 05

    How does this capability calculate infrastructure costs?

    The calculate_infrastructure_investment capability calculates costs by summing the storage for the index, the cost of generating embeddings for the specified index size, and the compute costs for processing the monthly search volume.

  • 06

    Can I predict the latency of adding a reranker?

    Yes, you can use estimate_latency_impact to predict how much of the user's time budget will be consumed by adding features like reranking or hybrid search.

  • 07

    What is the purpose of the optimization capability?

    The get_optimization_recommendations capability provides strategic advice to help you decide whether to cut costs or invest more to improve performance based on your current metrics.

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