An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Agent Memory Hierarchy Calculator à votre IA

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Assurez des performances optimales grâce à une gestion mémoire déterministe.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 3 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-03

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 3 disponibles via Agent Memory Hierarchy Calculator.

  1. 01

    Déterminer l'allocation mémoire

    Détermine la distribution exacte des données entre les trois niveaux de mémoire de l'agent.

  2. 02

    Évaluer la santé de la mémoire

    Évalue la dégradation, la fragmentation et les besoins d'éviction de l'état mémoire actuel.

  3. 03

    Estimer la performance de récupération

    Prédit la latence et l'impact opérationnel de l'accès au niveau de mémoire à long terme.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Long-Term Chatbots

Building a customer service bot that needs to remember details from interactions that happened days apart.

02

Research Assistants

Creating an agent that reads massive documents and needs to recall specific, semantically linked facts later.

03

Simulation Agents

Developing an agent for a game or simulation that must maintain a consistent, evolving internal state over time.

04

Knowledge Base Crawlers

Designing a system that continuously ingests and categorizes data, requiring constant memory allocation checks.

Un connector, toutes les IAs

Agent Memory Hierarchy Calculator fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Agent Memory Hierarchy Calculator au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 898 ms. Rapide en production.

Agent Memory Hierarchy Calculator est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1087 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
659ms
Jour le plus lent
1087ms
Tendance sur 14 jours
Stable+1%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 3 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Agent Memory Hierarchy Calculator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Agent Memory Hierarchy Calculator. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Agent Memory Hierarchy Calculator Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_cVg8Qwy9sVJEou5PgXqCjl1RjQ9oRvy4FJlE5XDI/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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 — Agent Memory Hierarchy Calculator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "agent-memory-hierarchy-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_cVg8Qwy9sVJEou5PgXqCjl1RjQ9oRvy4FJlE5XDI/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Agent Memory Hierarchy Calculator avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Agent Memory Hierarchy Calculator délèguent.

Ce Connector est essentiel pour les développeurs d'IA et les architectes de systèmes qui construisent des agents conversationnels complexes. Si vous avez besoin de garantir que la mémoire de votre agent est non seulement grande, mais aussi stable et prédictible, cet outil est fait pour vous. Il vous permet de passer d'une gestion mémoire empirique à une gestion déterministe et optimisée.

  • 01

    Ingénieur IA

    Pour implémenter une gestion de la mémoire multi-niveaux et optimiser les flux de contexte complexes.

  • 02

    Développeur ML

    Pour intégrer des mécanismes de surveillance de la fragmentation et de l'éviction de données dans les agents.

  • 03

    Architecte de Systèmes

    Pour concevoir des architectures d'agents robustes, capables de gérer des volumes de données sémantiques massifs.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Agent Memory Hierarchy Calculator.

  • 01

    Does this MCP handle different types of memory?

    Yes, it is designed to handle episodic, semantic, and procedural memory types. It provides deterministic logic for both consolidation and eviction across these categories.

  • 02

    What is the difference between STM and LTM?

    Short-Term Memory (STM) holds summarized, recent history. Long-Term Memory (LTM) stores semantic knowledge using vector-based storage, allowing for retrieval of facts over time.

  • 03

    Can I predict how fast my agent will retrieve data?

    You can use the estimate_retrieval_performance capability. This predicts the latency and operational impact of accessing the long-term memory tier before you deploy the agent.

  • 04

    Is this for simple chatbots?

    No. This MCP is for complex agents that need reliable, long-running context. It provides the architectural controls needed when simple prompt engineering isn't enough.

  • 05

    How does the memory decay work?

    Relevance decays exponentially. You can use calculate_memory_health to determine when a memory's relevance score falls below the 0.1 threshold, triggering eviction from short-term to long-term storage.

  • 06

    What is consolidation?

    Consolidation is triggered when short-term memory utilization exceeds 80%. The system summarizes the contents and migrates them to long-term memory to prevent overflow.

  • 07

    Can I predict retrieval latency?

    Yes, use estimate_retrieval_performance to calculate the expected latency based on the number of items requested and the vector search time.

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