An astronaut overseeing a futuristic data hub
Télécharger le PDFVersion Markdown

Connectez Performance Regression Detector 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. Anticipez les ralentissements de vos agents IA.

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 Performance Regression Detector.

  1. 01

    Prévoir l'horizon de défaillance

    Estime le moment où les performances atteindront une limite critique en se basant sur les tendances de dégradation actuelles.

  2. 02

    Analyser les anomalies d'exécution

    Identifie les instances d'exécution spécifiques qui s'écartent de manière significative des performances historiques.

  3. 03

    Calculer la tendance de performance

    Détermine si le système subit un ralentissement progressif et systématique au fil du temps.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Agent Loop Monitoring

Watch for slowdowns in long-running agentic reasoning loops.

02

Deployment Validation

Check if a new model or prompt version causes a regression in execution speed.

03

Budget Protection

Identify when increased latency will lead to higher compute costs.

04

SLA Compliance

Predict when execution times will violate your defined latency limits.

Un connector, toutes les IAs

Performance Regression Detector 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 Performance Regression Detector 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 888 ms. Rapide en production.

Performance Regression Detector est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1035 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
681ms
Jour le plus lent
1035ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-14%

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 Performance Regression Detector, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Performance Regression Detector. 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.

Performance Regression Detector Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Mrc7VLVZnW2CJ3Vp0BfcGsW4A6xTf6bdZnQTBTMV/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 — Performance Regression Detector capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "performance-regression-detector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Mrc7VLVZnW2CJ3Vp0BfcGsW4A6xTf6bdZnQTBTMV/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 Performance Regression Detector 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 Performance Regression Detector délèguent.

Cet outil s'adresse aux équipes techniques gérant des infrastructures d'intelligence artificielle à grande échelle.

  • 01

    Ingénieur ML Ops

    Pour surveiller la stabilité des modèles en production.

  • 02

    Développeur d'agents IA

    Pour optimiser les temps de réponse et la fiabilité des workflows.

  • 03

    Responsable de l'infrastructure

    Pour anticiper les surcoûts liés à l'augmentation de la latence.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Performance Regression Detector.

  • 01

    How does this MCP detect performance issues?

    It uses deterministic statistical calculations to find anomalies and trends in execution times.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    What does the failure horizon capability do?

    It forecasts when your performance will reach a critical limit based on the current rate of degradation.

  • 04

    Does this help with cost management?

    Yes, by detecting regressions in execution time, it helps prevent the cost spikes associated with slower agent runs.

  • 05

    How is an anomaly defined?

    An anomaly is an execution instance that deviates significantly from your historical performance data.

  • 06

    How does the capability identify a regression?

    An execution is flagged as a regression if its duration exceeds the baseline median plus two times the baseline standard deviation.

  • 07

    Can I predict when my agent will hit a latency limit?

    Yes, by using predict_failure_horizon, you can estimate the number of execution cycles remaining before a critical latency limit is breached based on current trends.

  • 08

    What is the purpose of the trend analysis?

    The calculate_performance_trend capability uses linear regression to determine if the system is experiencing a systemic slowdown over time.

Explorer

Plus dans Observability

Suggestions

Connectez Performance Regression Detector à Claude, Cursor, ChatGPT et d'autres