An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Performance Regression Detector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。LLMワークフローのパフォーマンス低下を早期に検知し、安定稼働を実現します

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

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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。

Performance Regression Detectorで使える3機能の一部です。

  1. 01

    遅延限界の予測

    現在のパフォーマンス低下の傾向に基づき、実行速度がいつ致命的な限界に達するかを予測します。

  2. 02

    実行異常の分析

    過去のパフォーマンスと比較して、著しく数値が逸脱している特定の実行インスタンスを特定します。

  3. 03

    性能傾向の算出

    システム全体で時間の経過とともに減速傾向が進行しているかどうかを判定します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Agent Loop Monitoring

Watch for slowdowns in long-running agentic reasoning loops.

02

Deployment Validation

Check if a new model or prompt version causes a regression in execution speed.

03

Budget Protection

Identify when increased latency will lead to higher compute costs.

04

SLA Compliance

Predict when execution times will violate your defined latency limits.

1つのConnector、すべてのAI

Performance Regression Detector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。

Performance Regression Detector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888ms。本番環境で高速。

Performance Regression Detector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1035ms
10月3日今日
最速日
681ms
最遅日
1035ms
14日間の傾向
改善傾向-14%

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 Performance Regression Detector 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 Performance Regression Detector 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。

Performance Regression Detector 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_Mrc7VLVZnW2CJ3Vp0BfcGsW4A6xTf6bdZnQTBTMV/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 — Performance Regression Detector capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "performance-regression-detector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Mrc7VLVZnW2CJ3Vp0BfcGsW4A6xTf6bdZnQTBTMV/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？ Performance Regression Detector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

Performance Regression Detectorユーザーが任せたい仕事のために。

LLMを活用した自律型エージェントや複雑なAIワークフローを運用しているエンジニア向けです。システムの安定性とコスト効率を維持したいチームに適しています。

  • 01

    AIエンジニア

    LLMエージェントの応答速度を最適化し、実行時間の変動を管理する役割。

  • 02

    MLOpsエンジニア

    AIモデルのデプロイ後のパフォーマンス監視と、システムの信頼性維持を担当する役割。

  • 03

    SRE（サイト信頼性エンジニア）

    AIサービスのレイテンシ監視と、パフォーマンス低下によるサービス影響を最小限に抑える役割。

FAQ

Performance Regression Detectorユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How does this MCP detect performance issues?

    It uses deterministic statistical calculations to find anomalies and trends in execution times.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    What does the failure horizon capability do?

    It forecasts when your performance will reach a critical limit based on the current rate of degradation.

  • 04

    Does this help with cost management?

    Yes, by detecting regressions in execution time, it helps prevent the cost spikes associated with slower agent runs.

  • 05

    How is an anomaly defined?

    An anomaly is an execution instance that deviates significantly from your historical performance data.

  • 06

    How does the capability identify a regression?

    An execution is flagged as a regression if its duration exceeds the baseline median plus two times the baseline standard deviation.

  • 07

    Can I predict when my agent will hit a latency limit?

    Yes, by using predict_failure_horizon, you can estimate the number of execution cycles remaining before a critical latency limit is breached based on current trends.

  • 08

    What is the purpose of the trend analysis?

    The calculate_performance_trend capability uses linear regression to determine if the system is experiencing a systemic slowdown over time.

さがす

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