An astronaut overseeing a futuristic data hub
PDFをダウンロードMarkdown版

KV Cache 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。GPUリソースを最大限に活用し、推論パフォーマンスを極限まで高める

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 · 4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

01-04

このセットには4機能あります。

KV Cache Optimizerで使える4機能の一部です。

  1. 01

    最適化戦略の評価

    特定の最適化手法を適用した際に、どれほどメモリが節約されるか、あるいはメモリ使用効率が向上するかを評価します。

  2. 02

    KVキャッシュ使用量の算出

    特定のモデル構成およびバッチサイズにおいて、KVキャッシュの保存に必要な総メモリ量を特定します。

  3. 03

    ハードウェア適合性の検証

    要求されたワークロードが、対象となるGPUの物理的な制約内に収まるかどうかを確認します。

  4. 04

    バッチ構成の最適化

    メモリ制約に抵触することなく、実行可能な最大バッチサイズを算出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Pre-deployment Validation

Check if a new model configuration will fit on your current GPU fleet before you attempt to load it.

02

Throughput Tuning

Find the exact batch size that maximizes tokens per second without exceeding VRAM.

03

Optimization Testing

Compare the memory efficiency of paged attention against standard methods for a specific model.

04

Capacity Planning

Determine how many concurrent users or requests a specific GPU can handle based on KV cache needs.

1つのConnector、すべてのAI

KV Cache 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。

KV Cache 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883ms。本番環境で高速。

KV Cache 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1071ms
10月3日今日
最速日
664ms
最遅日
1071ms
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。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 KV Cache 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 KV Cache 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。

KV Cache 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_J70L5rbBnbyXhpQy32OdlJSzj1qqHvxVEIyO0NlM/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 — KV Cache Optimizer capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "kv-cache-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_J70L5rbBnbyXhpQy32OdlJSzj1qqHvxVEIyO0NlM/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？ KV Cache 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

KV Cache Optimizerユーザーが任せたい仕事のために。

LLMの推論インフラを設計・運用するエンジニアや、計算リソースのコスト効率を追求する専門家に適しています。

  • 01

    AIインフラエンジニア

    GPUリソースの割り当てと、推論サーバーのハードウェア構成を最適化する役割。

  • 02

    機械学習エンジニア

    モデルのデプロイメントにおいて、メモリ制約とスループットのバランスを調整する役割。

  • 03

    データセンター運用担当者

    計算リソースの物理的な制約に基づき、ワークロードの実行可能性を判断する役割。

FAQ

KV Cache Optimizerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How does this MCP calculate memory usage?

    It uses deterministic formulas based on model layers, head dimensions, sequence length, and precision to find the exact KV cache footprint.

  • 02

    Can I use this to plan for specific GPUs?

    Yes, you can use the feasibility capability to check if a workload fits within the physical VRAM constraints of your target GPU.

  • 03

    Does it support different optimization techniques?

    Yes, it can analyze the memory savings provided by strategies like paged attention and sliding window attention.

  • 04

    What clients can I use this with?

    You can connect this MCP to any compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 05

    Will this help me increase my inference speed?

    It helps you find the optimal batch size to maximize throughput within your specific hardware limits.

  • 06

    How does this capability help with LLM inference optimization?

    It provides deterministic calculations for KV cache size, memory bandwidth requirements, and optimal batch sizes, helping you avoid Out-of-Memory errors.

  • 07

    Can I calculate the impact of quantization?

    Yes, by using calculate_kv_cache_footprint with the INT8 precision type, you can see the 50% memory reduction compared to FP16.

  • 08

    Does it support Paged Attention analysis?

    Yes, the analyze_optimization_strategy capability can calculate the cache hit rate for paged attention based on available pages.

さがす

Hardwareの他のコネクタ

おすすめ

『KV Cache Optimizer』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続