An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Memory Context Priority Pruner 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 la gestion de vos tokens pour une IA plus performante.

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 Memory Context Priority Pruner.

  1. 01

    Analyser la densité du contexte

    Examine la répartition des tokens entre les différents niveaux de messages.

  2. 02

    Exécuter la réduction du contexte

    Supprime réellement les messages pour respecter votre limite de tokens.

  3. 03

    Prédire l'impact de l'élagage

    Simule et anticipe les effets d'une stratégie d'élagage sur votre historique.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Long-Running Coding Sessions

Keep your agent focused on the current file and task even after hours of debugging and chat history buildup.

02

Agentic Workflows

Ensure autonomous agents don't exceed token limits during multi-step reasoning tasks.

03

Cost Management

Reduce token consumption by stripping out unnecessary middle-tier conversation history.

04

Instruction Integrity

Prevent the agent from 'forgetting' its core persona or rules during extended interactions.

Un connector, toutes les IAs

Memory Context Priority Pruner 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 Memory Context Priority Pruner 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 701 ms. Rapide en production.

Memory Context Priority Pruner est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 831 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
557ms
Jour le plus lent
831ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-15%

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 Memory Context Priority Pruner, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Memory Context Priority Pruner. 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.

Memory Context Priority Pruner Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_wn6QQ6MBDELDQuy390LTPIrEYUANWateQNUsl4sW/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 — Memory Context Priority Pruner capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "memory-context-priority-pruner-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_wn6QQ6MBDELDQuy390LTPIrEYUANWateQNUsl4sW/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 Memory Context Priority Pruner 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 Memory Context Priority Pruner délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels qui développent des applications basées sur des LLM et qui doivent gérer des flux de données massifs.

  • 01

    Ingénieur IA

    Pour optimiser l'utilisation des ressources et la précision des réponses.

  • 02

    Développeur LLM

    Pour gérer efficacement les fenêtres de contexte et les coûts de tokens.

  • 03

    Architecte de données

    Pour structurer la mémoire des agents conversationnels de manière déterministe.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Memory Context Priority Pruner.

  • 01

    Will this delete my system instructions?

    No. The MCP treats system instructions and the first user message as immutable, so they are never pruned.

  • 02

    How does it decide which messages to remove?

    It uses relevance scores for middle-tier messages, keeping the most important content that fits your token budget.

  • 03

    Can I use this with Cursor or Windsurf?

    Yes. This MCP works with any MCP-compatible client, including Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 04

    Does it keep my recent messages?

    Yes. It maintains a protected buffer of recent messages to ensure the immediate context remains intact.

  • 05

    How do I know how many tokens I'll save?

    You can use the predict_pruning_impact capability to simulate a strategy and see the expected token reduction before executing it.

  • 06

    What makes the pruning process deterministic?

    The process follows strict, unchangeable rules: it always preserves system messages and the first user message, protects a recent buffer of N messages, and then selects middle messages based on their relevance score until the token budget is reached.

  • 07

    How can I see how much space my current conversation is using?

    You can use the analyze_context_density capability. It will break down your message list into immutable, buffer, and prunable token counts.

  • 08

    Can I simulate a pruning run before actually deleting messages?

    Yes, the predict_pruning_impact capability allows you to estimate how many tokens will be saved and what information will remain without modifying your actual message list.

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