An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta RAG Economics 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. Controla el gasto de tu infraestructura de IA 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 · 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 RAG Economics.

  1. 01

    Calcular economía de consultas

    Calcula el costo total y el desglose detallado de cada consulta realizada por un usuario.

  2. 02

    Identificar prioridades de optimización

    Detecta los factores principales y secundarios que impulsan los costos para priorizar el ahorro.

  3. 03

    Optimizar estrategia de fragmentación

    Encuentra el tamaño de fragmento ideal para equilibrar la precisión de la recuperación y el costo de tokens del LLM.

  4. 04

    Analizar impacto de latencia

    Calcula el costo adicional necesario para alcanzar un objetivo de latencia específico.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Scaling RAG Systems

Model how costs will scale as your user base grows from hundreds to millions of queries.

02

Latency vs. Cost Tradeoffs

Determine if the user experience gain from faster responses justifies the increased compute spend.

03

Parameter Tuning

Find the most efficient chunking strategy to minimize LLM token usage while maintaining accuracy.

04

Budget Forecasting

Use query economics to predict monthly infrastructure spend based on expected traffic.

Un connector, todas las IAs

RAG Economics 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 RAG Economics 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.

RAG Economics se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1244ms
3 octHoy
Día más rápido
685ms
Día más lento
1244ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+9%

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 RAG Economics, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

RAG Economics Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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 — RAG Economics capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "rag-economics-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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 RAG Economics 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 RAG Economics delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que gestionan despliegues de IA a escala y necesitan controlar la rentabilidad de sus sistemas RAG.

  • 01

    Ingeniero de ML Ops

    Para optimizar la infraestructura y el rendimiento de los modelos en producción.

  • 02

    Arquitecto de Soluciones de IA

    Para diseñar sistemas que equilibren precisión técnica y viabilidad económica.

  • 03

    Gerente de Producto de IA

    Para proyectar presupuestos y entender el impacto de las decisiones técnicas en el negocio.

FAQ

Preguntas de quienes usan RAG Economics.

  • 01

    How does this MCP help with RAG costs?

    It allows your AI client to calculate the total cost per query and find the most efficient chunking strategies to reduce token spend.

  • 02

    Can I use this to optimize my chunking strategy?

    Yes. The optimize_chunking_strategy capability finds the ideal chunk size to balance retrieval accuracy against LLM token costs.

  • 03

    What clients are compatible with this MCP?

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

  • 04

    Does this MCP help with latency issues?

    Yes. You can use the analyze_latency_impact capability to estimate the additional infrastructure spend required to meet specific latency targets.

  • 05

    How is the data hosted?

    Vinkius hosts and manages the MCP, so you don't have to worry about running it locally or managing credentials.

  • 06

    How does this capability help reduce RAG costs?

    It identifies the primary cost drivers in your pipeline and suggests optimizations like adjusting chunk sizes or selecting more efficient retrieval strategies using get_optimization_priorities.

  • 07

    Can I model the cost of meeting specific latency SLAs?

    Yes, the analyze_latency_impact capability calculates the estimated cost increase required to move from your current latency to a faster target latency.

  • 08

    What metrics are included in the cost breakdown?

    The calculate_query_economics capability provides a detailed breakdown including embedding costs, retrieval costs, and LLM inference costs.

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