An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Observability Tracing 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. Analiza métricas críticas y gestiona costes de telemetría con precisión.

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 · 3 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 3 disponibles a través de Observability Calculator.

  1. 01

    Analizar rendimiento de trazas

    Evalúa las métricas de rendimiento clave y los indicadores de salud de las trazas proporcionadas.

  2. 02

    Detectar anomalías de trazado

    Identifica spans específicos o problemas de muestreo que indiquen inestabilidad en el sistema.

  3. 03

    Estimar costes de observabilidad

    Calcula el coste necesario para almacenar y procesar los datos de telemetría.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Budget Planning

Calculate how much telemetry storage will cost based on your current sampling rate and retention policy.

02

Performance Debugging

Identify if P99 latency is exceeding your service level objectives using trace data.

03

System Health Audits

Detect anomalies in spans that suggest your distributed system is becoming unstable.

04

Multi-Agent Monitoring

Analyze how different agents in a distributed system are impacting overall trace performance.

Un connector, todas las IAs

Observability 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 Observability 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 907ms. Rápida en producción.

Observability Calculator se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1128ms
3 octHoy
Día más rápido
674ms
Día más lento
1128ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-31%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 3 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 Observability Calculator, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Observability Calculator Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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 — Observability Calculator capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "observability-tracing-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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 Observability 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 Observability Calculator delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que gestionan infraestructuras complejas y necesitan visibilidad precisa sobre el comportamiento de sus sistemas.

  • 01

    Ingeniero de SRE

    Para monitorizar la salud del sistema y detectar anomalías de rendimiento.

  • 02

    Arquitecto de Software

    Para analizar la latencia en arquitecturas de sistemas distribuidos y multi-agente.

  • 03

    Administrador de Cloud

    Para la planificación presupuestaria basada en el coste de almacenamiento de telemetría.

FAQ

Preguntas de quienes usan Observability Calculator.

  • 01

    What can this MCP calculate?

    It calculates P99 latency, error rates, and telemetry storage or processing costs.

  • 02

    How does it detect anomalies?

    The MCP identifies specific spans or sampling issues that indicate system instability.

  • 03

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use it with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 04

    Does it help with observability budgeting?

    Yes, you can use the estimation capability to project costs for storing and processing telemetry data.

  • 05

    Is the calculation deterministic?

    Yes, the MCP uses a deterministic engine for all performance and cost calculations.

  • 06

    How can I check if my system is meeting its performance SLAs?

    You can use the analyze_trace_performance capability. It calculates P99 latency and error rates, and will automatically flag a violation if they exceed your specified thresholds.

  • 07

    How does the capability estimate storage costs?

    The estimate_observability_costs capability calculates the total storage cost by multiplying the trace volume per hour by the average span size and the number of retention days.

  • 08

    What defines an anomalous span in this server?

    Using detect_tracing_anomalies, a span is flagged as anomalous if its duration is greater than three times the standard deviation of all span durations in the dataset.

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