An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta GPU Inference Memory 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. Optimiza el uso de tu hardware para modelos de lenguaje.

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 GPU Inference Memory Calculator.

  1. 01

    Estimar VRAM total

    Calcula la cantidad total de VRAM necesaria para ejecutar un tamaño de lote específico.

  2. 02

    Calcular capacidad máxima de lote

    Determina el tamaño de lote más grande posible que puede ajustarse al límite de memoria de una GPU específica.

  3. 03

    Obtener caché KV por solicitud

    Calcula la huella de memoria del caché Key-Value para una única solicitud de inferencia.

  4. 04

    Obtener tamaño de pesos del modelo

    Calcula la cantidad de VRAM requerida únicamente para cargar los parámetros del modelo según su precisión (como FP16, BF16, INT8 o INT4).

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Hardware Budgeting

Determine if a single A100 or H100 can handle your target model and batch size.

02

Quantization Testing

Compare the memory savings when switching from FP16 to INT4 weights.

03

Scaling Inference

Calculate how many users can be served simultaneously on a specific GPU setup.

04

Architecture Analysis

Estimate how context length increases will impact your total VRAM usage.

Un connector, todas las IAs

GPU Inference Memory 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 GPU Inference Memory 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 708ms. Rápida en producción.

GPU Inference Memory Calculator se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 884ms
3 octHoy
Día más rápido
559ms
Día más lento
884ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+7%

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 GPU Inference Memory Calculator, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

GPU Inference Memory Calculator Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Po32HLoFfJyACkPs6caCBt7wRipx1gN5av2RafWO/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 — GPU Inference Memory Calculator capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "gpu-inference-memory-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Po32HLoFfJyACkPs6caCBt7wRipx1gN5av2RafWO/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 GPU Inference Memory 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 GPU Inference Memory Calculator delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que despliegan modelos de lenguaje en infraestructura propia o en la nube.

  • 01

    Ingenieros de ML

    Para planificar el despliegue de modelos y optimizar el uso de recursos de cómputo.

  • 02

    Arquitectos de Infraestructura

    Para dimensionar correctamente el hardware necesario según la carga de trabajo prevista.

  • 03

    Investigadores de IA

    Para entender los límites de memoria al experimentar con diferentes precisiones y arquitecturas.

FAQ

Preguntas de quienes usan GPU Inference Memory Calculator.

  • 01

    What precisions does this MCP support?

    It supports FP32, FP16, BF16, INT8, and INT4 for weight size calculations.

  • 02

    How does it calculate KV cache size?

    It uses model architecture details like the number of layers, number of heads, head dimension, and context length.

  • 03

    Can I use this to prevent OOM errors?

    Yes, you can use the batch capacity capability to find the maximum number of requests that fit within your specific VRAM limit.

  • 04

    Does it account for both weights and cache?

    Yes, the total VRAM estimation capability combines model weight memory and KV cache overhead.

  • 05

    Which AI clients can use this MCP?

    You can connect it to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 06

    What precision modes are supported?

    The calculator supports FP32, FP16, BF16, INT8, and INT4 precision modes.

  • 07

    How do I calculate the total VRAM for a batch?

    You can use the estimate_total_vram capability by providing the pre-calculated weight memory, KV cache size per request, and your desired batch size.

  • 08

    Can I determine the maximum number of concurrent requests for my GPU?

    Yes, use calculate_max_batch_capacity by providing your total VRAM budget, model weight memory, and KV cache size per request.

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