An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta KV Cache Optimizer 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. Maximiza el rendimiento de tus modelos LLM optimizando el uso de la GPU.

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 KV Cache Optimizer.

  1. 01

    Analizar estrategia de optimización

    Evalúa el ahorro de memoria o la eficiencia en el uso de los recursos al aplicar técnicas de optimización específicas.

  2. 02

    Calcular huella de KV cache

    Determina la memoria total necesaria para almacenar el KV cache según la configuración del modelo y el tamaño del lote.

  3. 03

    Evaluar viabilidad de hardware

    Comprueba si la carga de trabajo solicitada se ajusta a las limitaciones físicas de la GPU de destino.

  4. 04

    Optimizar configuración de lote

    Encuentra el tamaño de lote más alto posible que no exceda los límites de memoria disponibles.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Pre-deployment Validation

Check if a new model configuration will fit on your current GPU fleet before you attempt to load it.

02

Throughput Tuning

Find the exact batch size that maximizes tokens per second without exceeding VRAM.

03

Optimization Testing

Compare the memory efficiency of paged attention against standard methods for a specific model.

04

Capacity Planning

Determine how many concurrent users or requests a specific GPU can handle based on KV cache needs.

Un connector, todas las IAs

KV Cache Optimizer 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 KV Cache Optimizer 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 883ms. Rápida en producción.

KV Cache Optimizer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1071ms
3 octHoy
Día más rápido
664ms
Día más lento
1071ms
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 KV Cache Optimizer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

KV Cache Optimizer Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_J70L5rbBnbyXhpQy32OdlJSzj1qqHvxVEIyO0NlM/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 — KV Cache Optimizer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "kv-cache-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_J70L5rbBnbyXhpQy32OdlJSzj1qqHvxVEIyO0NlM/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 KV Cache Optimizer 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 KV Cache Optimizer delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que despliegan modelos de lenguaje a gran escala y necesitan un control estricto sobre los recursos de computación.

  • 01

    Ingeniero de ML

    Para optimizar la inferencia de modelos y gestionar la eficiencia de la memoria.

  • 02

    Arquitecto de Infraestructura de IA

    Para planificar la capacidad del hardware y asegurar la compatibilidad con las cargas de trabajo.

  • 03

    Administrador de Sistemas GPU

    Para monitorear y predecir el uso de VRAM durante el despliegue de LLMs.

FAQ

Preguntas de quienes usan KV Cache Optimizer.

  • 01

    How does this MCP calculate memory usage?

    It uses deterministic formulas based on model layers, head dimensions, sequence length, and precision to find the exact KV cache footprint.

  • 02

    Can I use this to plan for specific GPUs?

    Yes, you can use the feasibility capability to check if a workload fits within the physical VRAM constraints of your target GPU.

  • 03

    Does it support different optimization techniques?

    Yes, it can analyze the memory savings provided by strategies like paged attention and sliding window attention.

  • 04

    What clients can I use this with?

    You can connect this MCP to any compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 05

    Will this help me increase my inference speed?

    It helps you find the optimal batch size to maximize throughput within your specific hardware limits.

  • 06

    How does this capability help with LLM inference optimization?

    It provides deterministic calculations for KV cache size, memory bandwidth requirements, and optimal batch sizes, helping you avoid Out-of-Memory errors.

  • 07

    Can I calculate the impact of quantization?

    Yes, by using calculate_kv_cache_footprint with the INT8 precision type, you can see the 50% memory reduction compared to FP16.

  • 08

    Does it support Paged Attention analysis?

    Yes, the analyze_optimization_strategy capability can calculate the cache hit rate for paged attention based on available pages.

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