An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Search Investment Modeler 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. Optimisez votre budget et votre expérience utilisateur grâce à l'intelligence artificielle.

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 AI Search Modeler.

  1. 01

    Calculer l'investissement en infrastructure

    Détermine le coût monétaire total de votre configuration de recherche.

  2. 02

    Estimer l'impact sur la latence

    Prédit la part du temps utilisateur qui sera consommée par la pile de recherche proposée.

  3. 03

    Évaluer le gain de pertinence

    Calcule la valeur estimée ou l'amélioration de qualité apportée par les fonctionnalités avancées.

  4. 04

    Obtenir des recommandations d'optimisation

    Fournit des conseils stratégiques sur les zones à réduire en coûts ou à améliorer pour la performance.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Launching Semantic Search

Before rolling out semantic search, use the MCP to calculate the required embedding costs and potential relevance boost.

02

Optimizing Existing Search

Test if adding a reranking layer is worth the extra latency and compute cost compared to the relevance lift.

03

Budget Planning

Model the total infrastructure investment required for a high-volume search system over a fiscal quarter.

04

Feature Comparison

Compare the cost and performance of hybrid search versus pure keyword search to justify the upgrade.

Un connector, toutes les IAs

AI Search Modeler 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 AI Search Modeler 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 901 ms. Rapide en production.

AI Search Modeler est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 971 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
696ms
Jour le plus lent
971ms
Tendance sur 14 jours
Stable+3%

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 AI Search Modeler, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Search Modeler. 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.

AI Search Modeler Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_4sybgVVU9LYndPjDU66KffbBh9Hw9nUIhzmV6qOz/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 — AI Search Modeler capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-search-investment-modeler-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_4sybgVVU9LYndPjDU66KffbBh9Hw9nUIhzmV6qOz/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 AI Search Modeler 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 AI Search Modeler délèguent.

Ce MCP est essentiel pour les responsables produit, les directeurs techniques et les analystes de données. Si vous devez justifier un budget d'amélioration de recherche ou si vous cherchez à optimiser le ROI de vos fonctionnalités IA, cet outil est fait pour vous. Il transforme les hypothèses techniques en chiffres financiers concrets.

  • 01

    Product Manager

    Pour évaluer l'impact des nouvelles fonctionnalités de recherche (comme le reranking) sur l'expérience utilisateur et le budget global.

  • 02

    CTO / Directeur Technique

    Pour modéliser les coûts d'infrastructure à grande échelle et garantir que la performance technique reste alignée avec les objectifs financiers.

  • 03

    Data Scientist

    Pour quantifier la valeur ajoutée de l'IA en comparant les gains de pertinence estimés aux coûts de calcul.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Search Modeler.

  • 01

    Is this just a calculator, or does it provide strategic advice?

    It's both. While it calculates specific metrics like infrastructure cost and latency impact, it also uses those numbers to provide strategic advice on where you should invest or cut spending.

  • 02

    Does it account for embeddings and storage costs?

    Yes. The MCP calculates the total monetary cost, specifically detailing the monthly spend required for both storage and embeddings.

  • 03

    Can I use this for different types of search enhancements?

    You can model enhancements like semantic search, reranking, and hybrid search to see their specific impact on relevance and performance.

  • 04

    What kind of data does it predict?

    It predicts three main things: the total monetary cost, the increase in user latency, and the quality lift, measured as a relevance score improvement.

  • 05

    How does this capability calculate infrastructure costs?

    The calculate_infrastructure_investment capability calculates costs by summing the storage for the index, the cost of generating embeddings for the specified index size, and the compute costs for processing the monthly search volume.

  • 06

    Can I predict the latency of adding a reranker?

    Yes, you can use estimate_latency_impact to predict how much of the user's time budget will be consumed by adding features like reranking or hybrid search.

  • 07

    What is the purpose of the optimization capability?

    The get_optimization_recommendations capability provides strategic advice to help you decide whether to cut costs or invest more to improve performance based on your current metrics.

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