An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Vector Index Recall Estimator 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 précision et les ressources de vos index vectoriels.

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 Vector Index Estimator.

  1. 01

    Calcul de l'usage mémoire

    Estime la quantité de mémoire nécessaire pour un index vectoriel spécifique.

  2. 02

    Estimation de la performance

    Calcule les points de compromis entre la précision du rappel et la latence de recherche.

  3. 03

    Recommandation de paramètres

    Suggère les réglages optimaux pour atteindre un taux de rappel cible.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Infrastructure Sizing

Determine if your current server has enough RAM to hold a new vector index before you attempt to build it.

02

Tuning HNSW Indices

Find the right efSearch value to balance search speed against accuracy requirements.

03

IVF Configuration

Calculate the necessary nprobe range to hit specific recall targets for large datasets.

04

Performance Benchmarking

Model how search latency will change as you adjust your index parameters.

Un connector, toutes les IAs

Vector Index Estimator 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 Vector Index Estimator 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 704 ms. Rapide en production.

Vector Index Estimator est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 803 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
542ms
Jour le plus lent
803ms
Tendance sur 14 jours
Stable0%

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 Vector Index Estimator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Vector Index Estimator. 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.

Vector Index Estimator Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_N33Tt9r0kNlk9h9CQjDLut4LHlCfuA7wPCcdfONP/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 — Vector Index Estimator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "vector-index-recall-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_N33Tt9r0kNlk9h9CQjDLut4LHlCfuA7wPCcdfONP/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 Vector Index Estimator 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 Vector Index Estimator délèguent.

Ce MCP s'adresse aux experts manipulant des bases de données vectorielles à grande échelle.

  • 01

    Ingénieur Machine Learning

    Pour ajuster les paramètres des modèles de recherche vectorielle.

  • 02

    Data Scientist

    Pour évaluer la précision du rappel par rapport aux ressources disponibles.

  • 03

    Architecte de données

    Pour planifier les besoins en infrastructure et en mémoire vive.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Vector Index Estimator.

  • 01

    How does this MCP help with vector database scaling?

    It allows you to estimate the memory footprint and search performance for different scales, helping you plan your hardware needs before deployment.

  • 02

    Which algorithms are supported?

    The MCP provides performance modeling for HNSW and IVF algorithms.

  • 03

    Can I use this to find the best efSearch value?

    Yes, you can use the parameter recommendation capability to find optimal ranges for values like efSearch based on your target recall.

  • 04

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP, so you just connect your client and start using the capabilities.

  • 05

    What kind of data do I need to provide for memory estimates?

    You need to provide the vector count, the number of dimensions, and the precision tier you are using.

  • 06

    What algorithms are supported?

    The server supports HNSW (Hierarchical Navigable Small World) and IVF (Inverted File Index) algorithms.

  • 07

    How can I estimate the RAM needed for my index?

    Use the calculate_memory_usage capability. You will need to provide the total vector count, dimensions per vector, and the precision tier (float32, float16, or int8).

  • 08

    Can I get parameter suggestions for a specific recall target?

    Yes, the get_parameter_recommendations capability provides suggested ranges for parameters like efSearch or nprobe to help you reach your target recall percentage.

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