An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Kv Cache Memory Optimizer ao ChatGPT e Claude

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. Controle a memória e a performance de inferência com precisão matemática.

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 · 3 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 3 disponíveis através de KV Cache Optimizer.

  1. 01

    Analisar estratégias de otimização

    Avalia a redução de memória e os ganhos de eficiência proporcionados por diferentes técnicas de gerenciamento de cache.

  2. 02

    Calcular footprint do KV cache

    Determina a memória bruta necessária para o cache KV com base em parâmetros arquiteturais e operacionais específicos.

  3. 03

    Estimar performance de inferência

    Prevê o impacto do batching e da largura de banda de memória na velocidade real de geração de tokens.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Hardware Capacity Planning

Determine if a specific model configuration will fit on your available GPU before deployment.

02

Inference Speed Tuning

Find the best batch size to maximize throughput without hitting memory limits.

03

Algorithm Testing

Compare the memory savings of sliding window attention against standard cache methods.

04

Cost Optimization

Model how different settings impact the efficiency of your inference hardware.

Um connector, todas as IAs

KV Cache Optimizer 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 KV Cache Optimizer 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 860ms. Rápida em produção.

KV Cache Optimizer é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 972ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
699ms
Dia mais lento
972ms
Tendência de 14 dias
Estável-4%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 3 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 KV Cache Optimizer, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com KV Cache Optimizer. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

KV Cache Optimizer Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_5QTkZtmGwTPf4KDlzyFNQsxJGyHjfaJ6fYBaUPtc/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 — KV Cache Optimizer capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "kv-cache-memory-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_5QTkZtmGwTPf4KDlzyFNQsxJGyHjfaJ6fYBaUPtc/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 KV Cache Optimizer 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 KV Cache Optimizer delega.

Profissionais de infraestrutura de IA que precisam de previsibilidade matemática para escalar modelos de linguagem.

  • 01

    Engenheiro de ML

    Para otimizar o uso de recursos de GPU durante a inferência de modelos.

  • 02

    Arquiteto de Soluções de IA

    Para planejar a capacidade de hardware necessária para cargas de trabalho de LLM.

  • 03

    Engenheiro de DevOps/MLOps

    Para monitorar e prever o impacto de diferentes estratégias de cache no throughput do sistema.

FAQ

Perguntas de quem usa KV Cache Optimizer.

  • 01

    What can this MCP calculate?

    It calculates KV cache footprints, compares cache management strategies, and estimates inference performance based on batching and bandwidth.

  • 02

    How does it help with GPU management?

    It helps you find the optimal batch size for your specific GPU capacity and ensures your cache stays within safe memory thresholds.

  • 03

    Can I use this to compare different attention mechanisms?

    Yes, you can use the optimization strategy capability to compare the memory reduction provided by techniques like sliding windows.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    Does this MCP require me to host anything?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    How does this capability help with LLM deployment?

    It helps by providing deterministic calculations for KV cache size and throughput, allowing you to prevent Out-of-Memory errors and find the best batch size for your hardware.

  • 07

    Can I calculate the savings from INT8 quantization?

    Yes, the calculate_kv_cache_footprint capability provides the quantizedKvSavingsBytes which shows the memory saved when switching to INT8.

  • 08

    What is the difference between the cache strategies?

    The capability supports full_cache for complete context, sliding_window for recent token retention, and paged_attention for efficient non-contiguous memory allocation.

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