An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Context Window Optimizer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。トークン制限内でAIの回答精度を最大限に引き出す

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。

Context Window Optimizerで使える3機能の一部です。

  1. 01

    選択効率の測定

    利用可能なトークン予算に対して、コンテキストがどれだけ効果的に活用されたかを測定します。

  2. 02

    関連度によるフィルタリング

    最適化を実行する前に、候補リストから低品質な情報を排除して絞り込みます。

  3. 03

    最適なコンテキストの選択

    関連性、最新度、およびトークン制限に基づき、LLMのプロンプトに含めるべき最適なコンテキストのセットを決定します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Long Document Analysis

Your agent selects the most relevant sections of a massive PDF to answer a specific question.

02

Chatbot Memory Management

The MCP keeps the most recent and relevant parts of a long conversation in the window.

03

Large Dataset Querying

You filter through thousands of data points to find the few that fit your token budget.

04

Agentic Workflows

Your agent uses the selection engine to decide which capabilities or data points to pull into its immediate focus.

1つのConnector、すべてのAI

Context Window Optimizer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。

Context Window Optimizer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885ms。本番環境で高速。

Context Window Optimizer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940ms
10月3日今日
最速日
643ms
最遅日
940ms
14日間の傾向
安定+3%

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 Context Window Optimizer 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 Context Window Optimizer 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。

Context Window Optimizer 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_YT9BcHeK3qV8GHjTDUXR83vcT9oI2MLYejbyO1oc/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 — Context Window Optimizer capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "context-window-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YT9BcHeK3qV8GHjTDUXR83vcT9oI2MLYejbyO1oc/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？ Context Window Optimizer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

Context Window Optimizerユーザーが任せたい仕事のために。

LLMを用いた高度なAIエージェントの開発者や、大規模なデータセットを扱うAIエンジニアに最適です。トークンコストの削減と回答精度の向上を同時に実現したいプロフェッショナル向けです。

  • 01

    AIエンジニア

    LLMのコンテキスト管理を最適化し、モデルのパフォーマンスを最大限に引き出したい開発者。

  • 02

    AIエージェント開発者

    大量の情報を扱うエージェントにおいて、情報の過負荷やトークン制限の問題を解決したい設計者。

  • 03

    データサイエンティスト

    情報の関連性と最新度に基づいた、効率的なデータ抽出プロセスを構築したい専門家。

FAQ

Context Window Optimizerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How does this MCP prevent context overflow?

    It uses a greedy selection strategy to pick only the most relevant and recent items that fit within your defined token limit.

  • 02

    What is a greedy selection strategy?

    It is a method where the MCP picks the best available items one by one based on relevance scores until the token budget is met.

  • 03

    Can I use this with Cursor or Windsurf?

    Yes, this MCP is compatible with any MCP-compatible client, including Cursor and Windsurf.

  • 04

    How do I know if my context is being used well?

    You can use the evaluate_selection_efficiency capability to see how effectively your context was utilized against your total budget.

  • 05

    Does this MCP host my data?

    No, Vinkius hosts the MCP itself, but the data you pass to it for optimization is processed as part of your prompt workflow.

  • 06

    How does the selection process work?

    The engine uses a deterministic greedy approach. It sorts all candidate items by relevance score (descending) and then by recency (descending), adding them to the selection until the token limit is reached.

  • 07

    Can I reserve specific messages?

    Yes, you can use select_optimal_context with the reserve_system_prompt or reserve_last_user_message flags to ensure critical information is always included.

  • 08

    What is the optimization score?

    The optimization score is a metric returned by the selection capability that represents the aggregate relevance of the items successfully selected within your budget.

さがす

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