An astronaut overseeing a futuristic data hub
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RAG Economics AnalyzerをChatGPTとClaude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。RAGインフラの運用コストを精密に予測・最適化します

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 · 4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 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

RAG Economicsで使える4機能の一部です。

  1. 01

    クエリコストの算出

    ユーザーの単一クエリに対する総コストと、その詳細な内訳を計算します。

  2. 02

    最適化優先順位の特定

    コスト最適化において、優先的に取り組むべき主要な要因と副次的な要因を特定します。

  3. 03

    チャンク戦略の最適化

    検索精度とLLMトークンコストのバランスが最も取れる、理想的なチャンクサイズを算出します。

  4. 04

    レイテンシの影響分析

    設定した目標レイテンシを達成するために必要な追加コストを算出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

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.

1つのConnector、すべてのAI

RAG 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。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

RAG 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883ms。本番環境で高速。

RAG Economics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1244ms
10月3日今日
最速日
685ms
最遅日
1244ms
14日間の傾向
遅延傾向+9%

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 RAG 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 RAG 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。

RAG 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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 — RAG Economics capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "rag-economics-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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？ RAG Economics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

RAG Economicsユーザーが任せたい仕事のために。

RAGシステムの構築や運用に携わるエンジニアや、AI導入の投資対効果を管理する責任者向けに設計されています。

  • 01

    AIエンジニア

    RAGの精度とコストのバランスを最適化するチャンク戦略の策定に活用できます。

  • 02

    インフラエンジニア

    レイテンシ要件がインフラの支出に与える影響を予測し、リソース計画を立てる際に役立ちます。

  • 03

    プロダクトマネージャー

    AI機能の運用コストを正確に把握し、ビジネスモデルの収益性を検討するために使用します。

FAQ

RAG Economicsユーザーからのよくある質問。

  • 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.

さがす

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