An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Observability Tracing 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。分散システムのパフォーマンスを精密に可視化する

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

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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。

Observability Calculatorで使える3機能の一部です。

  1. 01

    トレースパフォーマンス分析

    提供されたトレースデータから、主要なパフォーマンス指標やシステムのヘルス指標を算出します。

  2. 02

    トレーシング異常検知

    システムの不安定性を示す特定のスパンやサンプリングの問題を特定します。

  3. 03

    観測コスト見積もり

    テレメトリデータの保存および処理にかかるコストを予測します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Budget Planning

Calculate how much telemetry storage will cost based on your current sampling rate and retention policy.

02

Performance Debugging

Identify if P99 latency is exceeding your service level objectives using trace data.

03

System Health Audits

Detect anomalies in spans that suggest your distributed system is becoming unstable.

04

Multi-Agent Monitoring

Analyze how different agents in a distributed system are impacting overall trace performance.

1つのConnector、すべてのAI

Observability 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。

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。

Observability 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907ms。本番環境で高速。

Observability Calculator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1128ms
10月3日今日
最速日
674ms
最遅日
1128ms
14日間の傾向
改善傾向-31%

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 Observability 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 Observability 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。

Observability 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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 — Observability Calculator capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "observability-tracing-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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？ Observability Calculator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

Observability Calculatorユーザーが任せたい仕事のために。

分散システムやマイクロサービスを運用するエンジニア向けに設計されています。AIエージェントを活用して、システムの健全性監視やコスト管理を自動化したいチームに適しています。

  • 01

    SRE / DevOpsエンジニア

    システムのレイテンシ監視や異常検知の自動化に活用できます。

  • 02

    バックエンドエンジニア

    分散トレーシングデータの解析やパフォーマンスのボトルネック特定に役立ちます。

  • 03

    インフラストラクチャマネージャー

    テレメトリデータの保存コストを予測し、予算計画を立てる際に利用できます。

FAQ

Observability Calculatorユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What can this MCP calculate?

    It calculates P99 latency, error rates, and telemetry storage or processing costs.

  • 02

    How does it detect anomalies?

    The MCP identifies specific spans or sampling issues that indicate system instability.

  • 03

    Which AI clients can use this MCP?

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

  • 04

    Does it help with observability budgeting?

    Yes, you can use the estimation capability to project costs for storing and processing telemetry data.

  • 05

    Is the calculation deterministic?

    Yes, the MCP uses a deterministic engine for all performance and cost calculations.

  • 06

    How can I check if my system is meeting its performance SLAs?

    You can use the analyze_trace_performance capability. It calculates P99 latency and error rates, and will automatically flag a violation if they exceed your specified thresholds.

  • 07

    How does the capability estimate storage costs?

    The estimate_observability_costs capability calculates the total storage cost by multiplying the trace volume per hour by the average span size and the number of retention days.

  • 08

    What defines an anomalous span in this server?

    Using detect_tracing_anomalies, a span is flagged as anomalous if its duration is greater than three times the standard deviation of all span durations in the dataset.

さがす

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