An astronaut overseeing a futuristic data hub
Télécharger le PDFVersion Markdown

Connectez RAG Economics Analyzer à ChatGPT, Claude et Gemini

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 vos coûts et optimisez la performance de vos systèmes RAG.

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 RAG Economics.

  1. 01

    Calcul du coût par requête

    Calcule le coût total et le détail des dépenses pour une seule requête utilisateur.

  2. 02

    Identifier les priorités d'optimisation

    Détermine les principaux leviers de réduction de coûts, primaires et secondaires.

  3. 03

    Optimiser la stratégie de découpage

    Trouve la taille de segment idéale pour équilibrer la précision de la recherche et le coût des tokens LLM.

  4. 04

    Analyser l'impact de la latence

    Estime le surcoût nécessaire pour atteindre un objectif de latence spécifique.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Scaling RAG Systems

Model how costs will scale as your user base grows from hundreds to millions of queries.

02

Latency vs. Cost Tradeoffs

Determine if the user experience gain from faster responses justifies the increased compute spend.

03

Parameter Tuning

Find the most efficient chunking strategy to minimize LLM token usage while maintaining accuracy.

04

Budget Forecasting

Use query economics to predict monthly infrastructure spend based on expected traffic.

Un connector, toutes les IAs

RAG Economics 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 RAG Economics 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 883 ms. Rapide en production.

RAG Economics est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1244 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
685ms
Jour le plus lent
1244ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+9%

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 RAG Economics, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de RAG Economics. 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.

RAG Economics Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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 — RAG Economics capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "rag-economics-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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 RAG Economics 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 RAG Economics délèguent.

Ce MCP s'adresse aux professionnels gérant des déploiements d'IA à grande échelle qui doivent concilier performance technique et rentabilité financière.

  • 01

    Ingénieur IA

    Pour ajuster les paramètres techniques comme le chunking afin de réduire les coûts opérationnels.

  • 02

    Architecte Cloud

    Pour prévoir l'impact des exigences de latence sur les ressources d'infrastructure.

  • 03

    Responsable FinOps

    Pour surveiller et optimiser le coût total de possession des systèmes RAG.

FAQ

Les questions des utilisateurs de RAG Economics.

  • 01

    How does this MCP help with RAG costs?

    It allows your AI client to calculate the total cost per query and find the most efficient chunking strategies to reduce token spend.

  • 02

    Can I use this to optimize my chunking strategy?

    Yes. The optimize_chunking_strategy capability finds the ideal chunk size to balance retrieval accuracy against LLM token costs.

  • 03

    What clients are compatible with this MCP?

    You can connect this MCP to any compatible client including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 04

    Does this MCP help with latency issues?

    Yes. You can use the analyze_latency_impact capability to estimate the additional infrastructure spend required to meet specific latency targets.

  • 05

    How is the data hosted?

    Vinkius hosts and manages the MCP, so you don't have to worry about running it locally or managing credentials.

  • 06

    How does this capability help reduce RAG costs?

    It identifies the primary cost drivers in your pipeline and suggests optimizations like adjusting chunk sizes or selecting more efficient retrieval strategies using get_optimization_priorities.

  • 07

    Can I model the cost of meeting specific latency SLAs?

    Yes, the analyze_latency_impact capability calculates the estimated cost increase required to move from your current latency to a faster target latency.

  • 08

    What metrics are included in the cost breakdown?

    The calculate_query_economics capability provides a detailed breakdown including embedding costs, retrieval costs, and LLM inference costs.

Explorer

Plus dans Analytics

Suggestions

Connectez RAG Economics à Claude, Cursor, ChatGPT et d'autres