An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Observability Tracing 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. Maîtrisez la performance et les coûts de vos systèmes distribués.

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 Observability Calculator.

  1. 01

    Analyser la performance des traces

    Évalue les indicateurs de santé et les métriques de performance clés pour les traces fournies.

  2. 02

    Détecter les anomalies de tracing

    Identifie les spans spécifiques ou les problèmes d'échantillonnage qui signalent une instabilité.

  3. 03

    Estimer les coûts d'observabilité

    Calcule le coût lié au stockage et au traitement des données de télémétrie.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Budget Planning

Calculate how much telemetry storage will cost based on your current sampling rate and retention policy.

02

Performance Debugging

Identify if P99 latency is exceeding your service level objectives using trace data.

03

System Health Audits

Detect anomalies in spans that suggest your distributed system is becoming unstable.

04

Multi-Agent Monitoring

Analyze how different agents in a distributed system are impacting overall trace performance.

Un connector, toutes les IAs

Observability 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 Observability 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 907 ms. Rapide en production.

Observability Calculator est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1128 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
674ms
Jour le plus lent
1128ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-31%

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 Observability Calculator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Observability 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.

Observability Calculator Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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 — Observability Calculator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "observability-tracing-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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 Observability 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 Observability Calculator délèguent.

Ce MCP est destiné aux équipes techniques gérant des architectures complexes et distribuées.

  • 01

    Ingénieur SRE

    Pour surveiller la stabilité du système et détecter les anomalies de performance.

  • 02

    Développeur Backend

    Pour analyser la latence des traces et optimiser le comportement des agents.

  • 03

    Cloud Architect

    Pour planifier les budgets de stockage liés à la télémétrie et à l'observabilité.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Observability Calculator.

  • 01

    What can this MCP calculate?

    It calculates P99 latency, error rates, and telemetry storage or processing costs.

  • 02

    How does it detect anomalies?

    The MCP identifies specific spans or sampling issues that indicate system instability.

  • 03

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use it with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 04

    Does it help with observability budgeting?

    Yes, you can use the estimation capability to project costs for storing and processing telemetry data.

  • 05

    Is the calculation deterministic?

    Yes, the MCP uses a deterministic engine for all performance and cost calculations.

  • 06

    How can I check if my system is meeting its performance SLAs?

    You can use the analyze_trace_performance capability. It calculates P99 latency and error rates, and will automatically flag a violation if they exceed your specified thresholds.

  • 07

    How does the capability estimate storage costs?

    The estimate_observability_costs capability calculates the total storage cost by multiplying the trace volume per hour by the average span size and the number of retention days.

  • 08

    What defines an anomalous span in this server?

    Using detect_tracing_anomalies, a span is flagged as anomalous if its duration is greater than three times the standard deviation of all span durations in the dataset.

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