An astronaut overseeing a futuristic data hub
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RAG Chunk Selection Optimizer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。RAGの情報の質とトークン効率を劇的に向上させます

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。

RAG Chunk Selection Optimizerで使える3機能の一部です。

  1. 01

    選択チャンクの品質指標を算出

    選択されたチャンクの効率性と品質に関する指標を計算します。

  2. 02

    チャンクの重複排除

    冗長なチャンクを削除または統合して、情報の重複を防ぎます。

  3. 03

    最適なチャンクの選択

    指定した戦略に基づいて、取得したセットから最適なチャンクを選択します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Long Document Analysis

An agent processes a massive PDF by selecting only the most relevant sections to fit within a single prompt.

02

Cost Management

You limit the number of tokens sent to an LLM to keep API costs predictable and low.

03

Reducing Hallucinations

By removing noisy or repetitive chunks, you provide the agent with cleaner, more reliable facts.

04

Multi-Source Retrieval

Your agent merges and deduplicates information pulled from multiple different databases.

1つのConnector、すべてのAI

RAG Chunk Selection 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。

RAG Chunk Selection 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847ms。本番環境で高速。

RAG Chunk Selection 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972ms
10月3日今日
最速日
731ms
最遅日
972ms
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 RAG Chunk Selection 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 RAG Chunk Selection 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。

RAG Chunk Selection 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_MUkr0meo1CTgmH0DxXIUM43TITGllkXwBnnhs3Kv/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 — RAG Chunk Selection Optimizer capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "rag-chunk-selection-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_MUkr0meo1CTgmH0DxXIUM43TITGllkXwBnnhs3Kv/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？ RAG Chunk Selection OptimizerをClaudeや他のAIに設定する

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対象ユーザー

RAG Chunk Selection Optimizerユーザーが任せたい仕事のために。

RAGシステムの精度向上とコスト最適化を目指す開発者やデータサイエンティストに最適です。LLMのコンテキスト制限に悩むAIエンジニアの課題を解決します。

  • 01

    AIエンジニア

    LLMのコンテキストウィンドウを最大限に活用し、RAGの応答精度を高めたいエンジニア。

  • 02

    データサイエンティスト

    情報の密度や網羅性を定量的に評価し、検索パイプラインを最適化したい専門家。

  • 03

    LLMアプリケーション開発者

    トークン消費量を制御しながら、高品質な情報提供を実現したい開発者。

FAQ

RAG Chunk Selection Optimizerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How does this MCP help with token limits?

    It uses a deterministic engine to select the best subset of information that fits within your specified token budget.

  • 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 kind of selection strategies are available?

    You can use Top-K, Relevance Threshold, or Diversity-Based selection strategies to pick your chunks.

  • 04

    Does this replace my vector database?

    No, it sits between your retrieval step and your AI client to optimize the data you've already retrieved.

  • 05

    How do I know if my chunk selection is good?

    You can use the calculate_metrics capability to check information density and coverage scores.

  • 06

    What are the different selection strategies?

    The engine supports Top-K (picking the N most relevant), Relevance Threshold (picking chunks above a specific score), and Diversity-Based (maximizing unique sources within the budget).

  • 07

    How does the optimizer handle token limits?

    The select_chunks capability accepts a contextBudgetTokens parameter. The engine ensures the sum of tokenCount for all selected chunks does not exceed this limit.

  • 08

    Can I remove redundant information?

    Yes, you can use the deduplicate_chunks capability to identify and merge overlapping chunks, which helps in reducing noise and saving tokens.

さがす

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