An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Portkey 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. Monitoriza costes, logs y configuraciones de modelos con un solo comando.

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 · 10 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 03

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Portkey.

  1. 01

    Exportar logs

    Permite filtrar por rango de fechas, modelo o usuario para obtener un ID de exportación o URL de descarga. Ideal para auditorías, informes de costes o análisis de patrones de uso.

  2. 02

    Ver detalles del log

    Utiliza el ID del log para realizar un debugging profundo de interacciones específicas de la IA. Proporciona información detallada sobre una entrada concreta del gateway.

  3. 03

    Listar claves virtuales

    Muestra las claves virtuales vinculadas a proveedores como OpenAI o Anthropic, incluyendo sus límites y uso actual. Útil para auditar el consumo de las API keys.

  4. 04

    Listar configuraciones

    Consulta los IDs y nombres de las configuraciones guardadas, así como sus claves virtuales asociadas. Permite revisar cómo se enrutan las peticiones de los LLM.

Set de capacidades02 / 03

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Portkey.

  1. 05

    Listar logs

    Obtén una lista de logs recientes con detalles de timestamps, modelos, tokens, latencia y costes. Permite monitorizar el uso y detectar llamadas costosas.

  2. 06

    Listar modelos

    Descubre los modelos disponibles, sus proveedores y capacidades de endpoints como chat o embeddings. Verifica qué modelos puedes usar a través del gateway.

  3. 07

    Listar políticas

    Revisa los nombres de las políticas, sus límites y el consumo actual de los usuarios afectados. Ayuda a supervisar las restricciones de costes de la IA.

Set de capacidades03 / 03

08-10

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Portkey.

  1. 08

    Enviar feedback

    Registra valoraciones (LIKE, DISLIKE o UNLIKE) para mejorar la calidad de los modelos. Es fundamental para construir conjuntos de datos RLHF.

  2. 09

    Crear política

    Establece nuevos límites de presupuesto en USD o conteo de tokens para usuarios o claves virtuales. Permite controlar los costes por equipo o proyecto.

  3. 10

    Eliminar política

    Remueve una política de presupuesto o uso cuando un proyecto finaliza o las restricciones ya no son necesarias.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Budget Enforcement

Set a $500 limit for a specific project to ensure costs stay within bounds.

02

Latency Debugging

Identify which model calls are slow by reviewing specific log details.

03

Compliance Auditing

Generate log exports for the previous week to satisfy security requirements.

04

Model Optimization

Compare costs and performance across different models using gateway logs.

Automatiza una tarea

Pon Portkey a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Portkey 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 Portkey 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 880ms. Rápida en producción.

Portkey se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 995ms
3 octHoy
Día más rápido
720ms
Día más lento
995ms
Tendencia de 14 días
Estable0%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 10 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 Portkey, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Portkey Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_BpHtQMK896fkGyepmah9cM552NpibU6fUP5BakNG/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 — Portkey capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "portkey-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_BpHtQMK896fkGyepmah9cM552NpibU6fUP5BakNG/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 Portkey 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 Portkey delegan.

Diseñado para equipos técnicos que gestionan infraestructuras de IA a gran escala y necesitan control financiero y operativo.

  • 01

    Ingenieros de plataformas de IA

    Para supervisar la salud del gateway y optimizar el enrutamiento de modelos.

  • 02

    Equipos de LLM Ops

    Para monitorizar la latencia, el uso de tokens y el rendimiento de los modelos.

  • 03

    Analistas de FinOps

    Para controlar los costes de IA y aplicar políticas de presupuesto estrictas.

FAQ

Preguntas de quienes usan Portkey.

  • 01

    How do I monitor my LLM costs with this MCP?

    You can ask your AI agent to list recent logs or check specific usage patterns to see token spend and costs.

  • 02

    Can I limit spending for specific teams?

    Yes, you can use the agent to create budget policies that restrict usage based on USD or token counts for specific virtual keys.

  • 03

    Which AI clients can I use with Portkey?

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

  • 04

    Does this work with multiple LLM providers?

    Yes, the Portkey gateway provides unified observability across providers like OpenAI, Anthropic, and Google.

  • 05

    How do I debug a specific failed AI request?

    You can use the agent to retrieve detailed information about a specific log entry using its log ID.

  • 06

    Which LLM providers does Portkey support?

    Portkey supports 1,600+ LLMs including OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Cohere, Hugging Face, and many more. Use the list_models capability to see the full catalog available via your gateway.

  • 07

    How does Portkey help control AI costs?

    Portkey provides granular visibility into token usage, latency, and costs per model, team, or virtual key. You can create budget policies with hard limits to prevent runaway spending. The gateway also supports caching to reduce duplicate calls and fallbacks to cheaper models when appropriate.

  • 08

    Can I track feedback on AI responses?

    Yes! Portkey allows you to submit Like/Dislike feedback for any logged LLM call. This data helps improve model selection, evaluate agent performance, and build RLHF datasets for fine-tuning.

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