An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Observability Tracing Calculator 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. Monitore métricas de performance e controle custos de telemetria.

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 Observability Calculator.

  1. 01

    Analisar performance de traces

    Analisa métricas de desempenho essenciais e indicadores de saúde para os traces fornecidos.

  2. 02

    Detectar anomalias de tracing

    Identifica spans específicos ou problemas de amostragem que indicam instabilidade no sistema.

  3. 03

    Estimar custos de observabilidade

    Calcula a estimativa de custo para armazenar e processar dados de telemetria.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Budget Planning

Calculate how much telemetry storage will cost based on your current sampling rate and retention policy.

02

Performance Debugging

Identify if P99 latency is exceeding your service level objectives using trace data.

03

System Health Audits

Detect anomalies in spans that suggest your distributed system is becoming unstable.

04

Multi-Agent Monitoring

Analyze how different agents in a distributed system are impacting overall trace performance.

Um connector, todas as IAs

Observability Calculator 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 Observability Calculator 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 907ms. Rápida em produção.

Observability Calculator é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1128ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
674ms
Dia mais lento
1128ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-31%

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 Observability Calculator, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Observability Calculator Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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 — Observability Calculator capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "observability-tracing-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1WXAMwTDvWAo9gwPxvsjfD55XYplaDAzSL8dINPh/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 Observability Calculator 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 Observability Calculator delega.

Ideal para equipes de engenharia que operam sistemas distribuídos complexos e precisam de visibilidade sobre performance e custos.

  • 01

    Engenheiro de SRE

    Para monitorar a estabilidade do sistema e detectar anomalias de latência.

  • 02

    Engenheiro de DevOps

    Para planejar o orçamento de infraestrutura e custos de armazenamento de telemetria.

  • 03

    Desenvolvedor Backend

    Para analisar o comportamento de traces e identificar gargalos em arquiteturas de agentes.

FAQ

Perguntas de quem usa Observability Calculator.

  • 01

    What can this MCP calculate?

    It calculates P99 latency, error rates, and telemetry storage or processing costs.

  • 02

    How does it detect anomalies?

    The MCP identifies specific spans or sampling issues that indicate system instability.

  • 03

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use it with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code.

  • 04

    Does it help with observability budgeting?

    Yes, you can use the estimation capability to project costs for storing and processing telemetry data.

  • 05

    Is the calculation deterministic?

    Yes, the MCP uses a deterministic engine for all performance and cost calculations.

  • 06

    How can I check if my system is meeting its performance SLAs?

    You can use the analyze_trace_performance capability. It calculates P99 latency and error rates, and will automatically flag a violation if they exceed your specified thresholds.

  • 07

    How does the capability estimate storage costs?

    The estimate_observability_costs capability calculates the total storage cost by multiplying the trace volume per hour by the average span size and the number of retention days.

  • 08

    What defines an anomalous span in this server?

    Using detect_tracing_anomalies, a span is flagged as anomalous if its duration is greater than three times the standard deviation of all span durations in the dataset.

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