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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 · 4機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Embedding Economicsで使える4機能の一部です。
- 01
初期設定費用の算出
初期データセットを埋め込む際に発生する、一度限りのコストを算出します。
- 02
運用保守費用の見積もり
特定の期間における、データの更新やストレージ維持にかかる継続的なコストを推定します。
- 03
コスト概要レポートの取得
AIアプリケーション全体の経済的なプロファイルを俯瞰できる概要を提供します。
- 04
最適化効果のシミュレーション
バッチ処理やキャッシュを適用することで、どれだけのコスト削減が可能かを評価します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
RAG Budgeting
Calculate the total cost of embedding a large knowledge base before deployment.
Cost Optimization
Run simulations to see if implementing a cache will pay for itself in reduced embedding fees.
Scaling Projections
Estimate how much monthly maintenance costs will rise as your dataset grows.
Vendor Comparison
Model how different token pricing and storage models affect your long-term TCO.
1つのConnector、すべてのAI
Embedding Economics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。
Embedding Economics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877ms。本番環境で高速。
Embedding Economics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
- 732ms
- 最遅日
- 1082ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+22%
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。4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 Embedding Economics 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 Embedding Economics 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。
Embedding Economics 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_vIv6itu4zFeLNhPaaV8Ole867bKlxITRmagkFkHQ/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 — Embedding Economics capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"embedding-economics-calculator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_vIv6itu4zFeLNhPaaV8Ole867bKlxITRmagkFkHQ/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? Embedding EconomicsをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Embedding Economicsユーザーが任せたい仕事のために。
AIシステムの導入コストを正確に把握し、持続可能な運用計画を立てたいプロフェッショナル向けです。
- 01
AIエンジニア
RAGシステムの構築において、ベクトルデータベースや埋め込みモデルのコストを技術的に見積もる際に使用します。
- 02
プロダクトマネージャー
AI機能の導入に伴う予算計画や、コスト効率に基づいた製品のロードマップ策定に活用できます。
- 03
財務担当者
AIアプリケーションの運用に伴う総所有コスト(TCO)を把握し、プロジェクトの経済性を評価するために利用します。
FAQ
Embedding Economicsユーザーからのよくある質問。
- 01
What can this MCP calculate?
It calculates initial setup costs, recurring maintenance and storage costs, and potential savings from optimization techniques like caching.
- 02
How does it help with RAG applications?
It models the Total Cost of Ownership for vector-based applications, helping you plan for the costs of embedding and maintaining your vector database.
- 03
Can I use this with Claude or Cursor?
Yes, you can connect this MCP to any compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 04
Does it account for storage costs?
It can estimate maintenance costs, though specific storage fees will depend on the provider you choose to use.
- 05
How do I see the impact of caching?
You use the simulate_optimization_impact capability to see how much money you can save by applying batching and caching to your workflow.
- 06
How do I calculate the initial cost of embedding my data?
You can use the calculate_initial_setup_costs capability by providing the total number of items, the average tokens per item, and the cost per 1,000 tokens.
- 07
Can I estimate savings from using a cache?
Yes, the simulate_optimization_impact capability allows you to input a cache hit rate to see the potential reduction in monthly update costs.
- 08
Does this account for vector database storage fees?
Yes, the calculate_maintenance_costs capability includes a parameter for monthly storage cost per item to provide a complete recurring cost estimate.
さがす
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『Embedding Economics』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続
