An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Vector Index Recall Estimator 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. Calcula el rendimiento y los recursos de tus índices vectoriales.

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 Vector Index Estimator.

  1. 01

    Calcular uso de memoria

    Estima la cantidad de memoria necesaria para un índice vectorial específico.

  2. 02

    Estimar rendimiento de búsqueda

    Genera puntos de equilibrio entre la precisión (recall) y la latencia de búsqueda.

  3. 03

    Obtener recomendaciones de parámetros

    Sugiere los rangos de parámetros óptimos para alcanzar un porcentaje de recall objetivo.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Infrastructure Sizing

Determine if your current server has enough RAM to hold a new vector index before you attempt to build it.

02

Tuning HNSW Indices

Find the right efSearch value to balance search speed against accuracy requirements.

03

IVF Configuration

Calculate the necessary nprobe range to hit specific recall targets for large datasets.

04

Performance Benchmarking

Model how search latency will change as you adjust your index parameters.

Un connector, todas las IAs

Vector Index Estimator 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 Vector Index Estimator 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 704ms. Rápida en producción.

Vector Index Estimator se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 803ms
3 octHoy
Día más rápido
542ms
Día más lento
803ms
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. 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 Vector Index Estimator, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Vector Index Estimator Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_N33Tt9r0kNlk9h9CQjDLut4LHlCfuA7wPCcdfONP/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 — Vector Index Estimator capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "vector-index-recall-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_N33Tt9r0kNlk9h9CQjDLut4LHlCfuA7wPCcdfONP/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 Vector Index Estimator 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 Vector Index Estimator delegan.

Este MCP está diseñado para profesionales que gestionan bases de datos vectoriales y sistemas de búsqueda semántica a gran escala.

  • 01

    Ingeniero de ML

    Para optimizar modelos de búsqueda y ajustar parámetros de recuperación de vectores.

  • 02

    Arquitecto de Datos

    Para planificar la infraestructura de hardware y el consumo de memoria en sistemas de búsqueda.

  • 03

    Ingeniero de Búsqueda

    Para equilibrar la latencia de respuesta con la precisión de los resultados ANN.

FAQ

Preguntas de quienes usan Vector Index Estimator.

  • 01

    How does this MCP help with vector database scaling?

    It allows you to estimate the memory footprint and search performance for different scales, helping you plan your hardware needs before deployment.

  • 02

    Which algorithms are supported?

    The MCP provides performance modeling for HNSW and IVF algorithms.

  • 03

    Can I use this to find the best efSearch value?

    Yes, you can use the parameter recommendation capability to find optimal ranges for values like efSearch based on your target recall.

  • 04

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP, so you just connect your client and start using the capabilities.

  • 05

    What kind of data do I need to provide for memory estimates?

    You need to provide the vector count, the number of dimensions, and the precision tier you are using.

  • 06

    What algorithms are supported?

    The server supports HNSW (Hierarchical Navigable Small World) and IVF (Inverted File Index) algorithms.

  • 07

    How can I estimate the RAM needed for my index?

    Use the calculate_memory_usage capability. You will need to provide the total vector count, dimensions per vector, and the precision tier (float32, float16, or int8).

  • 08

    Can I get parameter suggestions for a specific recall target?

    Yes, the get_parameter_recommendations capability provides suggested ranges for parameters like efSearch or nprobe to help you reach your target recall percentage.

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