An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte KV Cache Optimizer 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. Maximize o desempenho de LLMs controlando o uso de hardware.

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 KV Cache Optimizer.

  1. 01

    Analisar estratégia de otimização

    Avalia a economia de memória ou a eficiência do uso de recursos ao aplicar técnicas de otimização específicas.

  2. 02

    Calcular pegada do KV cache

    Determina o total de memória necessário para armazenar o KV cache de uma configuração de modelo e lote específica.

  3. 03

    Avaliar viabilidade de hardware

    Verifica se a carga de trabalho solicitada cabe dentro das limitações físicas da GPU alvo.

  4. 04

    Otimizar configuração de lote

    Encontra o maior tamanho de lote possível que não ultrapasse os limites de memória do sistema.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Pre-deployment Validation

Check if a new model configuration will fit on your current GPU fleet before you attempt to load it.

02

Throughput Tuning

Find the exact batch size that maximizes tokens per second without exceeding VRAM.

03

Optimization Testing

Compare the memory efficiency of paged attention against standard methods for a specific model.

04

Capacity Planning

Determine how many concurrent users or requests a specific GPU can handle based on KV cache needs.

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 883ms. Rápida em produção.

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

Média diáriaPico de 1071ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
664ms
Dia mais lento
1071ms
Tendência de 14 dias
Estável-3%

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 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_J70L5rbBnbyXhpQy32OdlJSzj1qqHvxVEIyO0NlM/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-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_J70L5rbBnbyXhpQy32OdlJSzj1qqHvxVEIyO0NlM/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 e engenheiros de Machine Learning que precisam gerenciar recursos de computação de forma eficiente.

  • 01

    Engenheiro de ML

    Para otimizar a inferência de modelos e o uso de memória de GPUs.

  • 02

    Arquiteto de Infraestrutura de IA

    Para planejar a capacidade de hardware necessária para rodar LLMs em escala.

  • 03

    Engenheiro de DevOps para IA

    Para garantir que as cargas de trabalho de inferência operem dentro dos limites de hardware disponíveis.

FAQ

Perguntas de quem usa KV Cache Optimizer.

  • 01

    How does this MCP calculate memory usage?

    It uses deterministic formulas based on model layers, head dimensions, sequence length, and precision to find the exact KV cache footprint.

  • 02

    Can I use this to plan for specific GPUs?

    Yes, you can use the feasibility capability to check if a workload fits within the physical VRAM constraints of your target GPU.

  • 03

    Does it support different optimization techniques?

    Yes, it can analyze the memory savings provided by strategies like paged attention and sliding window attention.

  • 04

    What clients can I use this with?

    You can connect this MCP to any compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 05

    Will this help me increase my inference speed?

    It helps you find the optimal batch size to maximize throughput within your specific hardware limits.

  • 06

    How does this capability help with LLM inference optimization?

    It provides deterministic calculations for KV cache size, memory bandwidth requirements, and optimal batch sizes, helping you avoid Out-of-Memory errors.

  • 07

    Can I calculate the impact of quantization?

    Yes, by using calculate_kv_cache_footprint with the INT8 precision type, you can see the 50% memory reduction compared to FP16.

  • 08

    Does it support Paged Attention analysis?

    Yes, the analyze_optimization_strategy capability can calculate the cache hit rate for paged attention based on available pages.

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