An astronaut overseeing a futuristic data hub

AI Inference Latency BudgetをAI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。投資対効果(ROI)を考慮した、最適なパフォーマンス改善計画を策定できます。

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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。

Latency Budget Engineで使える4機能の一部です。

  1. 01

    レイテンシがSLAに準拠しているか検証

    現在のレイテンシパフォーマンスが、定義されたビジネスのSLA(サービスレベルアグリーメント)を満たしているかを確認します。

  2. 02

    最適化の費用対効果(ROI)を算出

    提案された最適化群が、コストとUX価値、レイテンシ改善を比較し、投資に見合うかを判断します。

  3. 03

    特定の技術がメトリクスに与える影響を推定

    単一の最適化技術が、特定のレイテンシメトリクスにどのように影響するかを詳細に分解して提供します。

  4. 04

    目標レイテンシ達成のための推奨手順を取得

    目標とするレイテンシに到達するために、最も効率的な最適化の実行順序を提案します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Launching a New Feature

You need to launch a chat feature, but the current latency is too high. Use the MCP to find the minimum optimization required to hit the target latency.

02

Budget Allocation

Your team has $10,000 for performance improvements. Use the ROI capability to determine which optimization area gives the highest return.

03

SLA Audit

The business requires 99.9% uptime with a 300ms latency cap. Use the MCP to check if your current performance violates this SLA.

04

Model Upgrade Planning

You are considering a massive model upgrade. Use the technique impact capability to predict how that upgrade will affect your latency metrics.

1つのConnector、すべてのAI

Latency Budget Engine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。

Latency Budget Engine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909ms。本番環境で高速。

Latency Budget Engine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1222ms
10月3日今日
最速日
751ms
最遅日
1222ms
14日間の傾向
遅延傾向+8%

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 Latency Budget Engine 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 Latency Budget Engine 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。

Latency Budget Engine 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_R0VfeIgR7LooQE3g6WkwATV8f8hRIJQi9gmu4ROe/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 — Latency Budget Engine capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ai-inference-latency-budget-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_R0VfeIgR7LooQE3g6WkwATV8f8hRIJQi9gmu4ROe/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? Latency Budget Engine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

Latency Budget Engineユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPコネクタは、AI/MLシステムのパフォーマンスとビジネス価値のバランスを管理する専門家向けです。単なる技術的な測定に留まらず、コスト、工数、そしてユーザー体験という多角的な視点から、AIインフラの最適化戦略を策定できます。

  • 01

    MLエンジニア

    推論パイプラインのボトルネックを特定し、キャッシングやモデル最適化といった具体的な技術的改善策を検討する際に役立ちます。

  • 02

    プロダクトマネージャー

    技術的な改善がユーザー体験(UX)やビジネス目標に与える影響を、定量的なROIに基づいて評価し、開発ロードマップを決定できます。

  • 03

    DevOps/SREエンジニア

    サービスレベルアグリーメント(SLA)の遵守状況を継続的に監視し、リスクが顕在化する前に予防的な最適化計画を立てるのに最適です。

FAQ

Latency Budget Engineユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Does this MCP tell me if my current latency meets my SLA?

    Yes. You use the validate_latency_budget capability. It checks your current performance against a defined business Service Level Agreement (SLA) and tells you if you're exceeding the limit.

  • 02

    How do I know if an optimization is worth the money?

    The calculate_optimization_roi capability handles this. It compares the cost of implementing a set of techniques against the resulting user experience value and latency gains.

  • 03

    What kind of data does this MCP need?

    It needs your current latency metrics, your target latency, and any associated engineering costs or budgets you want to factor into the analysis.

  • 04

    Can I find the best sequence of fixes?

    Absolutely. The get_optimization_recommendations capability suggests the most efficient path to reach your target latency, saving you from testing random fixes.

  • 05

    How do I know if reducing latency is worth the cost?

    You can use the calculate_optimization_roi capability to compare the estimated cost of optimization techniques against the projected user experience value.

  • 06

    Can I check if my current latency violates my business SLA?

    Yes, the validate_latency_budget capability allows you to check current latency against a threshold and assess the risk level.

  • 07

    What techniques can I optimize?

    The server supports various techniques including caching, batching, and model_optimization.

『Latency Budget Engine』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続