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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。
AI Model Versioning Costで使える4機能の一部です。
- 01
モデルの退役戦略を策定
古いモデルバージョンを安全に廃止するための最適な戦略を決定できます。ビジネスリスクを考慮した退役計画を立てるのに役立ちます。
- 02
保留するバージョンごとのリスクと費用を分析
どのバージョンをアクティブに保つことが最も費用がかかり、最もリスクが高いかを特定します。リソースの最適化に直結します。
- 03
バージョニング全体の総コストを算出
現在のモデルバージョニング環境全体にかかる総予測コストを計算します。全体的な費用構造の把握に必須です。
- 04
新バージョンへの移行に伴う影響を試算
ユーザーを新しいバージョンに移行させる際のコストと難易度を推定します。移行計画の初期段階でリスクを把握できます。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Budgeting for Q3
Before the next budget cycle, run a total cost calculation to show stakeholders exactly where model spending is going.
Model Sunset Planning
When a model is deprecated, use the MCP to generate a sunset strategy, ensuring zero downtime during retirement.
New Feature Rollout
A new model is ready. Use the MCP to estimate the migration impact for your user base before committing resources.
Audit and Cleanup
Run a risk analysis to pinpoint which legacy models are consuming resources without providing enough value.
1つのConnector、すべてのAI
AI Model Versioning Cost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。
AI Model Versioning Cost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918ms。本番環境で高速。
AI Model Versioning Cost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
- 709ms
- 最遅日
- 1094ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+17%
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 AI Model Versioning Cost 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 AI Model Versioning Cost 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。
AI Model Versioning Cost 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_2eQJyCkwN25I1cxwk6kQqZfi1K5lClYRvX4NtGD5/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 — AI Model Versioning Cost capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"ai-model-versioning-cost-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_2eQJyCkwN25I1cxwk6kQqZfi1K5lClYRvX4NtGD5/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? AI Model Versioning CostをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
AI Model Versioning Costユーザーが任せたい仕事のために。
本MCP Connectorは、AIモデルの運用コストとライフサイクル管理に課題を感じている専門家向けです。単なる技術的な問題ではなく、コストとリスクという経営的な視点からモデル群を俯瞰し、費用対効果を最大化したいチームに最適です。
- 01
MLエンジニア
モデルのバージョン管理に伴う技術的負債や運用コストを正確に把握し、効率的なパイプライン設計を行う担当者。
- 02
プロダクトマネージャー
新しい機能やモデルの投入に伴うコストを予測し、ビジネス上の最適なモデル退役タイミングを決定する担当者。
- 03
CTO/ITアーキテクト
AIインフラストラクチャ全体の費用構造を最適化し、長期的な技術投資計画を立案する意思決定者。
FAQ
AI Model Versioning Costユーザーからのよくある質問。
- 01
How does this MCP calculate model costs?
It calculates costs by analyzing multiple factors, including storage requirements, routing complexity, and the sheer number of active model versions. It gives you a total projected cost, not just a simple storage count.
- 02
What is 'versioning risk' in this context?
Version retention risk identifies which models are the most expensive and risky to keep active. It helps you prioritize which models need to be retired or updated first.
- 03
Can I use this to figure out how hard it is to update a model?
Yes. You use the estimate migration impact capability. You provide details like user count and difficulty ratings, and the MCP gives you an estimate of the overhead.
- 04
Is this only for cloud-based models?
The MCP is designed to quantify the financial and operational burden of model fleets, regardless of the underlying infrastructure. It focuses on the model lifecycle itself.
- 05
Does this help with decommissioning old models?
Absolutely. You can use the MCP to generate a sunset strategy, which provides a recommended, low-risk path for retiring legacy versions.
- 06
How does this capability calculate total versioning costs?
The calculate_versioning_total_cost capability sums the total storage cost (versions multiplied by size and unit cost) and the routing overhead cost (storage cost multiplied by the routing complexity factor).
- 07
Can I plan how to retire old models?
Yes, you can use generate_sunset_strategy to determine if you should use immediate deprecation, gradual phase-out, or extended support based on backward compatibility needs and customer lock-in.
- 08
How do I identify risky model versions?
Use the analyze_version_retention_risk capability. It evaluates the risk score based on the version age and the customer lock-in factor to highlight expensive or dangerous legacy versions.
さがす
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