An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Context Window Token Estimator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。AIエージェントのトークン消費を正確に予測・管理します

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

Waiting for input…

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 Token Estimatorで使える3機能の一部です。

  1. 01

    コンテキスト分布の分析

    エージェントのペイロードを構成要素ごとに分解し、モデルの容量制限に適合しているかを検証します。

  2. 02

    ペイロードのトークン推定

    エージェントの入力に含まれる個々のコンポーネントの推定トークン数を算出します。

  3. 03

    モデル容量ティアの確認

    指定されたトークン数に対して、最も近い標準的なモデルの容量ティアを特定します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

RAG Optimization

Check if the retrieved documents from your vector database will fit in the current context window.

02

System Prompt Tuning

Measure how much space your complex system instructions are taking up.

03

Multi-turn Conversation Management

Monitor the growing token count as a conversation progresses through multiple turns.

04

Model Tier Planning

Determine if your current payload requires moving to a higher capacity model tier.

1つのConnector、すべてのAI

Context Window Token Estimator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 Token Estimator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835ms。本番環境で高速。

Context Window Token Estimator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1177ms
10月3日今日
最速日
699ms
最遅日
1177ms
14日間の傾向
改善傾向-15%

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 Token Estimator 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 Token Estimator 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 Token Estimator 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_JSrmRV3GM3NOBDbS6k7ZafkvGpk7uNiLmaM4sSsQ/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 Token Estimator capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "context-window-token-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_JSrmRV3GM3NOBDbS6k7ZafkvGpk7uNiLmaM4sSsQ/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 Token Estimator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 Token Estimatorユーザーが任せたい仕事のために。

AIエージェントの開発やLLMを活用したアプリケーションの設計を行うエンジニア向けに設計されています。モデルの制限によるエラーを防ぎ、コストとパフォーマンスの最適化を支援します。

  • 01

    AIエンジニア

    プロンプト設計におけるトークン消費を正確に把握し、モデルの制限内に収める必要がある開発者。

  • 02

    LLMアプリケーション開発者

    RAGや複雑なエージェントのワークフローを構築し、ペイロードの構成を最適化したいエンジニア。

  • 03

    AIプロダクトマネージャー

    モデルのコンテキスト制限に基づいたコスト計算や、ユーザー体験の設計を行う担当者。

FAQ

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

  • 01

    What does this MCP actually do?

    It provides precise token estimation and payload distribution analysis for your AI agent's context window.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use it with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    How does it handle different context limits?

    It can check your payload against specific limits such as 8k, 16k, 32k, or 128k.

  • 04

    Is the token count exact?

    The MCP uses deterministic heuristics to provide precise token estimations for your inputs.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    How are tokens calculated?

    The server uses a combination of character-based density (roughly 4 characters per token) and word-boundary splitting to provide a deterministic estimate.

  • 07

    Can I check if my prompt will exceed the model limit?

    Yes, by using analyze_context_distribution, you can compare your total token count against standard tiers like 8k, 16k, 32k, or 128k.

  • 08

    What components can be analyzed?

    You can analyze the system prompt, few-shot examples, RAG context, and the user query to see the full distribution.

さがす

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