An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta CloudFront Cache Analyzer a ChatGPT, Claude y Gemini

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. Mejora el rendimiento de tus contenidos y reduce costes de transferencia.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

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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 CloudFront Cache Analyzer.

  1. 01

    Analizar patrones de rutas

    Evalúa cómo varía el comportamiento de la caché según las diferentes rutas de URL.

  2. 02

    Obtener consejos de optimización de TTL

    Recomienda los ajustes necesarios en el tiempo de vida de los objetos para mejorar el rendimiento.

  3. 03

    Calcular métricas de caché

    Analiza la eficiencia de tu configuración actual en cuanto a ratio de acierto, carga del origen y transferencia de datos.

  4. 04

    Calcular ventanas de datos obsoletos

    Determina qué cabeceras de caché adicionales usar para mejorar la disponibilidad y latencia durante la revalidación.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Cost Reduction

You use the capability to find higher TTLs that reduce the amount of data being pulled from your origin.

02

Latency Improvement

You calculate stale-while-revalidate windows to serve content faster during revalidation.

03

Troubleshooting Cache Misses

You use path pattern analysis to find out why certain URLs aren't caching correctly.

04

Capacity Planning

You calculate origin load reduction to see if your current backend can handle expected traffic.

Un connector, todas las IAs

CloudFront Cache Analyzer 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 CloudFront Cache Analyzer 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 908ms. Rápida en producción.

CloudFront Cache Analyzer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1062ms
3 octHoy
Día más rápido
680ms
Día más lento
1062ms
Tendencia de 14 días
Estable+2%

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 CloudFront Cache Analyzer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

CloudFront Cache Analyzer Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_pY3JBkhofLj9ZJ2P3hKHE0aLobhTrObLRMqTEYMH/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 — CloudFront Cache Analyzer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "cloudfront-cache-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_pY3JBkhofLj9ZJ2P3hKHE0aLobhTrObLRMqTEYMH/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 CloudFront Cache Analyzer 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 CloudFront Cache Analyzer delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que gestionan infraestructuras de contenido a gran escala en la nube.

  • 01

    Ingeniero de Cloud

    Para optimizar la arquitectura de AWS y reducir costes operativos.

  • 02

    Arquitecto de Soluciones

    Para diseñar estrategias de entrega de contenido más eficientes y con menor latencia.

  • 03

    Administrador de Sistemas

    Para monitorear la salud de la caché y la carga en los servidores de origen.

FAQ

Preguntas de quienes usan CloudFront Cache Analyzer.

  • 01

    How can I improve my CloudFront hit ratio?

    You can use the get_ttl_optimization_advice capability to find the right TTL adjustments for your specific workload.

  • 02

    Can this MCP help reduce my AWS bill?

    Yes, by calculating origin load reduction and optimizing bandwidth delivery through better caching strategies.

  • 03

    What is the difference between SWR and SIE?

    These are stale-while-revalidate and stale-if-error headers. The calculate_stale_windows capability helps you define the best values for both to improve availability.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    Does this capability analyze specific URL paths?

    Yes, the analyze_path_patterns capability allows you to see how caching behavior varies across different parts of your site.

  • 06

    How can I reduce the load on my origin server?

    You can use calculate_cache_metrics to see how much load is being reduced. Increasing your TTL via get_ttl_optimization_advice can also help increase the cache hit ratio and further reduce origin requests.

  • 07

    What is the best way to handle stale content?

    Use calculate_stale_windows to determine the appropriate durations for stale-while-revalidate and stale-if-error headers to improve availability.

  • 08

    Can I analyze multiple paths at once?

    Yes, the analyze_path_patterns capability allows you to evaluate the caching health across multiple defined path patterns in a single report.

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