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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。
GPU Inference Memory Calculatorで使える4機能の一部です。
- 01
総VRAM使用量の算出
指定したバッチサイズを実行するために必要な総VRAM容量を計算します。
- 02
最大バッチ容量の決定
特定のGPUのメモリ制限内で実行可能な、最大のバッチサイズを特定します。
- 03
リクエストごとのKVキャッシュ計算
単一の推論リクエストにおけるKVキャッシュのメモリ占有量を算出します。
- 04
モデル重みのサイズ取得
モデルのパラメータをロードするために必要なVRAM量を算出します（FP32, FP16, BF16, INT8, INT4に対応）。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Hardware Budgeting
Determine if a single A100 or H100 can handle your target model and batch size.
Quantization Testing
Compare the memory savings when switching from FP16 to INT4 weights.
Scaling Inference
Calculate how many users can be served simultaneously on a specific GPU setup.
Architecture Analysis
Estimate how context length increases will impact your total VRAM usage.
1つのConnector、すべてのAI
GPU Inference Memory Calculator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。
GPU Inference Memory Calculator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708ms。本番環境で高速。
GPU Inference Memory Calculator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
- 559ms
- 最遅日
- 884ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+7%
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 GPU Inference Memory Calculator 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 GPU Inference Memory Calculator 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。
GPU Inference Memory Calculator 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_Po32HLoFfJyACkPs6caCBt7wRipx1gN5av2RafWO/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 — GPU Inference Memory Calculator capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"gpu-inference-memory-calculator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Po32HLoFfJyACkPs6caCBt7wRipx1gN5av2RafWO/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？ GPU Inference Memory CalculatorをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
GPU Inference Memory Calculatorユーザーが任せたい仕事のために。
LLMのデプロイメントやインフラ設計に携わるエンジニア向けに設計されています。
- 01
AIエンジニア
モデルの精度とメモリ消費量のバランスを最適化する際に使用します。
- 02
MLOpsエンジニア
推論サーバーのハードウェア要件を定義し、リソース割り当てを計画する際に活用します。
- 03
インフラストラクチャ設計者
GPUリソースのコスト効率を最大化するためのキャパシティプランニングに使用します。
FAQ
GPU Inference Memory Calculatorユーザーからのよくある質問。
- 01
What precisions does this MCP support?
It supports FP32, FP16, BF16, INT8, and INT4 for weight size calculations.
- 02
How does it calculate KV cache size?
It uses model architecture details like the number of layers, number of heads, head dimension, and context length.
- 03
Can I use this to prevent OOM errors?
Yes, you can use the batch capacity capability to find the maximum number of requests that fit within your specific VRAM limit.
- 04
Does it account for both weights and cache?
Yes, the total VRAM estimation capability combines model weight memory and KV cache overhead.
- 05
Which AI clients can use this MCP?
You can connect it to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.
- 06
What precision modes are supported?
The calculator supports FP32, FP16, BF16, INT8, and INT4 precision modes.
- 07
How do I calculate the total VRAM for a batch?
You can use the estimate_total_vram capability by providing the pre-calculated weight memory, KV cache size per request, and your desired batch size.
- 08
Can I determine the maximum number of concurrent requests for my GPU?
Yes, use calculate_max_batch_capacity by providing your total VRAM budget, model weight memory, and KV cache size per request.
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