An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte AI Memory Cost Analyzer ao ChatGPT, Claude e Gemini

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Entenda os custos reais de contexto e armazenamento de LLMs.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 4 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através de AI Memory Cost Analyzer.

  1. 01

    Analisar oportunidades de otimização

    Avalie potenciais economias de custo ao modificar estratégias de memória de IA.

  2. 02

    Calcular custo de execução da conversa

    Determine o custo de tempo de execução de uma conversa com base no seu comprimento e na estratégia de memória utilizada.

  3. 03

    Calcular custo de armazenamento e recuperação

    Estime os custos de armazenamento persistente e os gastos com recuperação de dados.

  4. 04

    Simular troca entre janela e custo

    Visualize o equilíbrio entre o tamanho da janela de contexto e o custo operacional associado.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Scaling a Chatbot Product

Before launching a new chat feature, you use this MCP to model the cost of 1 million user interactions, ensuring profitability.

02

Comparing Memory Strategies

You compare the cost of full context vs. summarization, allowing you to choose the most cost-effective approach for your users.

03

Budgeting for New Features

A product manager asks, 'How much will this new feature cost?' You run a simulation to provide a concrete, data-backed answer.

04

Optimizing Context Windows

You test different window sizes to find the smallest context that still provides enough information, minimizing token usage and cost.

Um connector, todas as IAs

AI Memory Cost Analyzer funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar AI Memory Cost Analyzer para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 921ms. Rápida em produção.

AI Memory Cost Analyzer é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1079ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
655ms
Dia mais lento
1079ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+12%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 4 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de AI Memory Cost Analyzer, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com AI Memory Cost Analyzer. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

AI Memory Cost Analyzer Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_4MaqXgJc5713NJFvD3nfrG7ypHzOyFpIRGwcjqw6/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  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 — AI Memory Cost Analyzer capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-memory-cost-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_4MaqXgJc5713NJFvD3nfrG7ypHzOyFpIRGwcjqw6/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar AI Memory Cost Analyzer no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa AI Memory Cost Analyzer delega.

Este MCP é essencial para equipes de tecnologia e engenharia que trabalham com modelos de linguagem grandes (LLMs) e precisam de controle financeiro rigoroso. Se você lida com a complexidade de custos de contexto, armazenamento e inferência, esta ferramenta oferece a visibilidade necessária para planejar e otimizar seus projetos de IA.

  • 01

    Arquiteto de Soluções

    Para modelar e prever os custos operacionais de diferentes arquiteturas de memória de IA.

  • 02

    Engenheiro de Machine Learning

    Para testar e comparar o impacto financeiro de diferentes estratégias de contexto e recuperação de dados.

  • 03

    Gerente de Produto

    Para determinar o melhor equilíbrio entre a funcionalidade do produto e a sustentabilidade do custo de execução.

FAQ

Perguntas de quem usa AI Memory Cost Analyzer.

  • 01

    Is this for general AI cost tracking?

    No. This MCP focuses specifically on the economics of AI conversation memory. It helps you model the costs related to context window usage, storage, and retrieval overhead.

  • 02

    What kind of costs can I calculate?

    You can calculate three main types of costs: the runtime cost of the conversation, the cost of persistent storage, and the cost of retrieving that stored data.

  • 03

    Do I need to know my token pricing beforehand?

    Yes, the capabilities require you to input the token price and usage volume to generate an accurate cost estimate.

  • 04

    Can I use this to compare different memory methods?

    Absolutely. You can use the simulation capabilities to compare methods like full context versus summarization, showing you potential percentage savings.

  • 05

    How can I reduce my LLM inference costs?

    You can use analyze_optimization_opportunities to compare your current strategy against alternatives like summarization or pruning to identify potential savings.

  • 06

    Does this capability account for vector database costs?

    Yes, by using calculate_storage_and_retrieval_overhead, you can estimate the persistent costs of maintaining history in different storage tiers and the cost of retrieval queries.

  • 07

    What is the difference between summarization and pruning?

    Summarization compresses older turns into a condensed summary to save tokens, while pruning drops the oldest tokens entirely once a window limit is reached.

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