An astronaut overseeing a futuristic data hub

PortkeyをChatGPT、Claude、Geminiに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。AIエージェントを通じてLLMのコストとパフォーマンスをリアルタイムに管理します

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

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。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

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。

Kill Switch02

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。

ユーザーごとのFinOps03

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 · 10機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 03

01-04

このセットには4機能あります。

Portkeyで使える10機能の一部です。

  1. 01

    ログをエクスポートする

    日付範囲、モデル、ユーザーによるフィルタリングが可能です。監査トレイル、コスト報告、またはAIの使用パターンのオフライン分析用に、AIゲートウェイのログをエクスポートします。

  2. 02

    ログの詳細を確認する

    特定のAIインタラクションに関する詳細情報を取得します。特定のログエントリに対する深いデバッグ作業に役立ちます。

  3. 03

    仮想キーの一覧を取得する

    Portkeyで管理されているすべての仮想APIキーを表示します。プロバイダーごとの使用量や制限の確認、APIキー使用状況の監査に使用できます。

  4. 04

    設定一覧を表示する

    Portkeyに保存されているすべてのゲートウェイ構成を表示します。LLMリクエストのルーティング方法やゲートウェイの動作を確認できます。

機能セット02 / 03

05-07

このセットには3機能あります。

Portkeyで使える10機能の一部です。

  1. 05

    ログ一覧を表示する

    最近のAIゲートウェイのログとトレースを表示します。AIの使用状況の監視、高コストな呼び出しの特定、レイテンシの問題のデバッグに利用できます。

  2. 06

    モデル一覧を表示する

    PortkeyゲートウェイがサポートするすべてのLLMモデルを表示します。利用可能なモデル名、プロバイダー、対応エンドポイントを確認できます。

  3. 07

    ポリシー一覧を表示する

    定義されているすべての予算および使用ポリシーを表示します。AIコストの増大を防ぐためのガードレールを確認するのに適しています。

機能セット03 / 03

08-10

このセットには3機能あります。

Portkeyで使える10機能の一部です。

  1. 08

    フィードバックを送信する

    特定のAI回答ログに対して、ユーザーの評価(高評価、低評価、または評価の削除)を送信します。RLHFデータセットの構築やユーザー満足度の監視に役立ちます。

  2. 09

    新しいポリシーを作成する

    AIゲートウェイへのアクセスに関する新しい予算または使用ポリシーを作成します。特定のチームやプロジェクトに対してコスト制御を適用できます。

  3. 10

    ポリシーを削除する

    既存の予算または使用ポリシーを削除します。プロジェクトの終了時や予算制約が不要になった場合に使用します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Budget Enforcement

Set a $500 limit for a specific project to ensure costs stay within bounds.

02

Latency Debugging

Identify which model calls are slow by reviewing specific log details.

03

Compliance Auditing

Generate log exports for the previous week to satisfy security requirements.

04

Model Optimization

Compare costs and performance across different models using gateway logs.

タスクを自動化

Portkeyを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Portkey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。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

Portkey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880ms。本番環境で高速。

Portkeyは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大995ms
10月3日今日
最速日
720ms
最遅日
995ms
14日間の傾向
安定0%

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。10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 Portkey 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 Portkey 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。

Portkey 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_BpHtQMK896fkGyepmah9cM552NpibU6fUP5BakNG/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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 — Portkey capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "portkey-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_BpHtQMK896fkGyepmah9cM552NpibU6fUP5BakNG/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? PortkeyをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Portkeyユーザーが任せたい仕事のために。

複数のLLMプロバイダーを利用し、AI運用の可視化とコスト制御を必要とする組織に最適です。

  • 01

    AIプラットフォームエンジニア

    ゲートウェイの健全性監視やルーティングの最適化を行います。

  • 02

    LLMOpsチーム

    モデルのパフォーマンス監視やデプロイメントの管理を担当します。

  • 03

    FinOpsアナリスト

    AI利用コストの分析と予算ポリシーの適用を管理します。

FAQ

Portkeyユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I monitor my LLM costs with this MCP?

    You can ask your AI agent to list recent logs or check specific usage patterns to see token spend and costs.

  • 02

    Can I limit spending for specific teams?

    Yes, you can use the agent to create budget policies that restrict usage based on USD or token counts for specific virtual keys.

  • 03

    Which AI clients can I use with Portkey?

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

  • 04

    Does this work with multiple LLM providers?

    Yes, the Portkey gateway provides unified observability across providers like OpenAI, Anthropic, and Google.

  • 05

    How do I debug a specific failed AI request?

    You can use the agent to retrieve detailed information about a specific log entry using its log ID.

  • 06

    Which LLM providers does Portkey support?

    Portkey supports 1,600+ LLMs including OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Cohere, Hugging Face, and many more. Use the list_models capability to see the full catalog available via your gateway.

  • 07

    How does Portkey help control AI costs?

    Portkey provides granular visibility into token usage, latency, and costs per model, team, or virtual key. You can create budget policies with hard limits to prevent runaway spending. The gateway also supports caching to reduce duplicate calls and fallbacks to cheaper models when appropriate.

  • 08

    Can I track feedback on AI responses?

    Yes! Portkey allows you to submit Like/Dislike feedback for any logged LLM call. This data helps improve model selection, evaluate agent performance, and build RLHF datasets for fine-tuning.

『Portkey』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続