An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Inference Latency Budget à ChatGPT et Claude

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. Déterminez le retour sur investissement de vos efforts d'optimisation.

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 · 4 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via Latency Budget Engine.

  1. 01

    Vérifier le respect du budget de latence

    Vérifie si la performance de latence actuelle respecte un accord de niveau de service (SLA) défini par votre entreprise.

  2. 02

    Calculer le ROI de l'optimisation

    Détermine si un ensemble d'optimisations est rentable en comparant les coûts investis aux gains UX et à la réduction de latence.

  3. 03

    Estimer l'impact d'une technique

    Fournit une analyse détaillée de l'effet qu'une technique d'optimisation unique aura sur vos métriques de latence spécifiques.

  4. 04

    Obtenir des recommandations d'optimisation

    Suggère la séquence d'optimisations la plus efficace pour atteindre la latence cible souhaitée.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Launching a New Feature

You need to launch a chat feature, but the current latency is too high. Use the MCP to find the minimum optimization required to hit the target latency.

02

Budget Allocation

Your team has $10,000 for performance improvements. Use the ROI capability to determine which optimization area gives the highest return.

03

SLA Audit

The business requires 99.9% uptime with a 300ms latency cap. Use the MCP to check if your current performance violates this SLA.

04

Model Upgrade Planning

You are considering a massive model upgrade. Use the technique impact capability to predict how that upgrade will affect your latency metrics.

Un connector, toutes les IAs

Latency Budget Engine 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 Latency Budget Engine 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 909 ms. Rapide en production.

Latency Budget Engine est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1222 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
751ms
Jour le plus lent
1222ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+8%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 4 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 Latency Budget Engine, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Latency Budget Engine. 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.

Latency Budget Engine Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_R0VfeIgR7LooQE3g6WkwATV8f8hRIJQi9gmu4ROe/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 — Latency Budget Engine capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-inference-latency-budget-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_R0VfeIgR7LooQE3g6WkwATV8f8hRIJQi9gmu4ROe/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 Latency Budget Engine 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 Latency Budget Engine délèguent.

Ce MCP est conçu pour les équipes techniques et de gestion de produit qui doivent garantir des performances AI optimales. Si vous êtes responsable de la latence ou du coût d'inférence, cet outil vous permet de passer d'une simple mesure technique à une décision d'investissement éclairée. Il vous aide à justifier les efforts d'optimisation auprès de la direction.

  • 01

    Ingénieur ML

    Pour évaluer l'impact technique de différentes méthodes d'optimisation (caching, etc.) sur les métriques de latence.

  • 02

    Chef de Produit

    Pour déterminer si la réduction de latence est un avantage concurrentiel justifiant un coût d'ingénierie élevé.

  • 03

    Architecte DevOps

    Pour vérifier la conformité des performances actuelles par rapport aux accords de niveau de service (SLA) critiques.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Latency Budget Engine.

  • 01

    Does this MCP tell me if my current latency meets my SLA?

    Yes. You use the validate_latency_budget capability. It checks your current performance against a defined business Service Level Agreement (SLA) and tells you if you're exceeding the limit.

  • 02

    How do I know if an optimization is worth the money?

    The calculate_optimization_roi capability handles this. It compares the cost of implementing a set of techniques against the resulting user experience value and latency gains.

  • 03

    What kind of data does this MCP need?

    It needs your current latency metrics, your target latency, and any associated engineering costs or budgets you want to factor into the analysis.

  • 04

    Can I find the best sequence of fixes?

    Absolutely. The get_optimization_recommendations capability suggests the most efficient path to reach your target latency, saving you from testing random fixes.

  • 05

    How do I know if reducing latency is worth the cost?

    You can use the calculate_optimization_roi capability to compare the estimated cost of optimization techniques against the projected user experience value.

  • 06

    Can I check if my current latency violates my business SLA?

    Yes, the validate_latency_budget capability allows you to check current latency against a threshold and assess the risk level.

  • 07

    What techniques can I optimize?

    The server supports various techniques including caching, batching, and model_optimization.

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