An astronaut overseeing a futuristic data hub

Aws Neptune Sizing Calculator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。ストレージから高可用性まで、必要なリソースを正確に把握できます。

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 · 3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

01-03

このセットには3機能あります。

AWS Neptuneで使える3機能の一部です。

  1. 01

    ストレージ要件の計算

    データベース全体のストレージフットプリントと必要なメモリオーバーヘッドを決定します。

  2. 02

    クラスター構成の推定

    クラスターのインスタンスのスケーリング、レプリケーション、および運用設定を推奨します。

  3. 03

    性能ベンチマークの評価

    ワークロードの性能やクエリサイズに関する参照値を提供し、最適化を支援します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

New Project Planning

Before starting a new graph application, you input the expected number of nodes and edges to get a baseline storage requirement.

02

Scaling Existing Systems

When your user base grows, you use the MCP to predict the necessary increase in memory and compute capacity.

03

High Availability Setup

You determine the correct replica count and snapshot retention period needed for disaster recovery.

04

Performance Tuning

You test potential query loads against the benchmarks to ensure the cluster can handle peak traffic.

1つのConnector、すべてのAI

AWS Neptune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。

AWS Neptune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846ms。本番環境で高速。

AWS Neptune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1029ms
10月5日今日
最速日
625ms
最遅日
1029ms
14日間の傾向
改善傾向-19%

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。3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 AWS Neptune 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 AWS Neptune 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。

AWS Neptune 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_wqGhTCneMVhV8ztmHyxUELK6OQC1ZpRC4vzHRD8S/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 — AWS Neptune capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "aws-neptune-sizing-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_wqGhTCneMVhV8ztmHyxUELK6OQC1ZpRC4vzHRD8S/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? AWS Neptune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

AWS Neptuneユーザーが任せたい仕事のために。

大規模なグラフデータベースを設計・運用するエンジニアやアーキテクト向けです。AWS Neptuneの複雑なサイジング要件を、具体的なデータに基づいて正確に把握できます。最適なリソース構成を事前にシミュレーションすることで、開発から本番環境への移行時のリスクを大幅に低減します。

  • 01

    ソリューションアーキテクト

    Neptuneのデプロイ設計において、ストレージ、メモリ、高可用性の要件を定義する際に使用します。

  • 02

    データエンジニア

    ノードやエッジの増加に伴うデータ量の増大を予測し、適切なクラスターのスケールアップ計画を立てる際に役立ちます。

  • 03

    データベース管理者

    既存のNeptuneクラスターのパフォーマンスを監視し、ボトルネックを特定するためのベンチマーク値を参照できます。

FAQ

AWS Neptuneユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What kind of data does this MCP calculate?

    It calculates deterministic sizing estimates for AWS Neptune. Specifically, it determines the total storage footprint, necessary memory overhead, and optimal cluster configuration settings.

  • 02

    Does this help with cost estimation?

    Yes. By providing precise storage and memory requirements, you can accurately size your cluster, preventing costly over-provisioning of AWS resources.

  • 03

    Can I use this for performance testing?

    The MCP includes a capability to evaluate performance benchmarks. This gives you reference values for workload performance, including query sizing and bulk loader throughput.

  • 04

    What information is needed for the calculation?

    You must provide the graph metrics, such as the number of vertices and edges, along with details about properties per vertex and edge.

  • 05

    Is this only for AWS Neptune?

    This MCP is designed specifically for AWS Neptune graph database deployments, providing estimates tailored to its architecture.

  • 06

    How is the storage requirement calculated?

    Storage is calculated by summing the total size of all vertices and edges, where each unit is weighted by its property count.

  • 07

    What does the memory requirement represent?

    The memory requirement is double the storage estimation to account for indexing and active query processing overhead.

  • 08

    Can I get recommended configuration settings?

    Yes, using estimate_cluster_configuration provides recommended replica counts and database parameter group settings.

『AWS Neptune』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続