An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Kv Cache Memory Optimizer 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. Maîtrisez la gestion de la mémoire pour vos modèles LLM.

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 KV Cache Optimizer.

  1. 01

    Analyser les stratégies d'optimisation

    Évalue les gains d'efficacité et la réduction de mémoire offerts par différentes techniques de gestion de cache.

  2. 02

    Calculer l'empreinte du KV cache

    Détermine la mémoire brute nécessaire pour le KV cache selon vos paramètres architecturaux et opérationnels.

  3. 03

    Estimer les performances d'inférence

    Prédit l'impact du batching et de la bande passante mémoire sur la vitesse réelle de génération des tokens.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Hardware Capacity Planning

Determine if a specific model configuration will fit on your available GPU before deployment.

02

Inference Speed Tuning

Find the best batch size to maximize throughput without hitting memory limits.

03

Algorithm Testing

Compare the memory savings of sliding window attention against standard cache methods.

04

Cost Optimization

Model how different settings impact the efficiency of your inference hardware.

Un connector, toutes les IAs

KV Cache Optimizer 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 KV Cache Optimizer 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 860 ms. Rapide en production.

KV Cache Optimizer est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 972 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
699ms
Jour le plus lent
972ms
Tendance sur 14 jours
Stable-4%

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 KV Cache Optimizer, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de KV Cache Optimizer. 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.

KV Cache Optimizer Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_5QTkZtmGwTPf4KDlzyFNQsxJGyHjfaJ6fYBaUPtc/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 — KV Cache Optimizer capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "kv-cache-memory-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5QTkZtmGwTPf4KDlzyFNQsxJGyHjfaJ6fYBaUPtc/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 KV Cache Optimizer 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 KV Cache Optimizer délèguent.

Cet outil s'adresse aux experts travaillant sur le déploiement et l'optimisation de modèles de langage à grande échelle.

  • 01

    Ingénieur Machine Learning

    Pour ajuster les paramètres d'inférence et maximiser l'utilisation des ressources GPU.

  • 02

    Architecte IA

    Pour concevoir des infrastructures d'inférence efficaces et prévoir les besoins matériels.

  • 03

    Ops de l'IA (MLOps)

    Pour surveiller et optimiser le débit et la consommation mémoire en production.

FAQ

Les questions des utilisateurs de KV Cache Optimizer.

  • 01

    What can this MCP calculate?

    It calculates KV cache footprints, compares cache management strategies, and estimates inference performance based on batching and bandwidth.

  • 02

    How does it help with GPU management?

    It helps you find the optimal batch size for your specific GPU capacity and ensures your cache stays within safe memory thresholds.

  • 03

    Can I use this to compare different attention mechanisms?

    Yes, you can use the optimization strategy capability to compare the memory reduction provided by techniques like sliding windows.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    Does this MCP require me to host anything?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    How does this capability help with LLM deployment?

    It helps by providing deterministic calculations for KV cache size and throughput, allowing you to prevent Out-of-Memory errors and find the best batch size for your hardware.

  • 07

    Can I calculate the savings from INT8 quantization?

    Yes, the calculate_kv_cache_footprint capability provides the quantizedKvSavingsBytes which shows the memory saved when switching to INT8.

  • 08

    What is the difference between the cache strategies?

    The capability supports full_cache for complete context, sliding_window for recent token retention, and paged_attention for efficient non-contiguous memory allocation.

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