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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 3機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-03
このセットには3機能あります。
Agent Memory Hierarchy Calculatorで使える3機能の一部です。
- 01
メモリ配分の計算
3つのメモリ層(ワーキング、STM、LTM)にわたるデータ配分を正確に決定します。
- 02
メモリ健全性の評価
現在のメモリ状態の劣化、断片化、および消去の必要性を評価します。
- 03
検索パフォーマンスの予測
長期メモリ層へのアクセスにかかる遅延と運用上の影響を事前に予測します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Long-Term Chatbots
Building a customer service bot that needs to remember details from interactions that happened days apart.
Research Assistants
Creating an agent that reads massive documents and needs to recall specific, semantically linked facts later.
Simulation Agents
Developing an agent for a game or simulation that must maintain a consistent, evolving internal state over time.
Knowledge Base Crawlers
Designing a system that continuously ingests and categorizes data, requiring constant memory allocation checks.
1つのConnector、すべてのAI
Agent Memory Hierarchy Calculatorは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le Chat自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。
Agent Memory Hierarchy Calculatorを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。
実測値、推定値ではない
平均898ms。本番環境で高速。
Agent Memory Hierarchy Calculatorは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 659ms
- 最遅日
- 1087ms
- 14日間の傾向
- 安定+1%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。3個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Agent Memory Hierarchy Calculator のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Agent Memory Hierarchy Calculator のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Agent Memory Hierarchy Calculator Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_cVg8Qwy9sVJEou5PgXqCjl1RjQ9oRvy4FJlE5XDI/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Agent Memory Hierarchy Calculator capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"agent-memory-hierarchy-calculator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_cVg8Qwy9sVJEou5PgXqCjl1RjQ9oRvy4FJlE5XDI/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? Agent Memory Hierarchy CalculatorをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Agent Memory Hierarchy Calculatorユーザーが任せたい仕事のために。
複雑なAIエージェントや高度なLLMアプリケーションを開発する技術者向けです。単に情報を保持するだけでなく、記憶の「質」と「構造」を制御し、エージェントの信頼性と応答速度を根本から改善したい場合に最適です。
- 01
AI開発者
エージェントの長期的なコンテキスト保持と、メモリの効率的な利用を設計する際に役立ちます。
- 02
機械学習エンジニア
メモリの劣化や断片化といった運用上の課題を特定し、システム全体の安定性を高めたい方に必須のツールです。
- 03
プロンプトエンジニア
より複雑で、複数のステップを必要とするタスクにおいて、エージェントが適切な情報を参照できるか検証できます。
FAQ
Agent Memory Hierarchy Calculatorユーザーからのよくある質問。
- 01
Does this MCP handle different types of memory?
Yes, it is designed to handle episodic, semantic, and procedural memory types. It provides deterministic logic for both consolidation and eviction across these categories.
- 02
What is the difference between STM and LTM?
Short-Term Memory (STM) holds summarized, recent history. Long-Term Memory (LTM) stores semantic knowledge using vector-based storage, allowing for retrieval of facts over time.
- 03
Can I predict how fast my agent will retrieve data?
You can use the estimate_retrieval_performance capability. This predicts the latency and operational impact of accessing the long-term memory tier before you deploy the agent.
- 04
Is this for simple chatbots?
No. This MCP is for complex agents that need reliable, long-running context. It provides the architectural controls needed when simple prompt engineering isn't enough.
- 05
How does the memory decay work?
Relevance decays exponentially. You can use calculate_memory_health to determine when a memory's relevance score falls below the 0.1 threshold, triggering eviction from short-term to long-term storage.
- 06
What is consolidation?
Consolidation is triggered when short-term memory utilization exceeds 80%. The system summarizes the contents and migrates them to long-term memory to prevent overflow.
- 07
Can I predict retrieval latency?
Yes, use estimate_retrieval_performance to calculate the expected latency based on the number of items requested and the vector search time.
さがす
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表示
『Agent Memory Hierarchy Calculator』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続
