An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte RAG Economics 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. Controle e otimize o investimento em infraestrutura de IA.

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 RAG Economics.

  1. 01

    Calcular economia por consulta

    Calcula o custo total e o detalhamento de gastos para uma única consulta de usuário.

  2. 02

    Identificar prioridades de otimização

    Aponta os principais e secundários fatores que mais impactam seus custos.

  3. 03

    Otimizar estratégia de chunking

    Encontra o tamanho de bloco ideal para equilibrar a precisão da busca com o custo de tokens do LLM.

  4. 04

    Analisar impacto de latência

    Calcula o custo adicional necessário para atingir uma meta específica de tempo de resposta.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Scaling RAG Systems

Model how costs will scale as your user base grows from hundreds to millions of queries.

02

Latency vs. Cost Tradeoffs

Determine if the user experience gain from faster responses justifies the increased compute spend.

03

Parameter Tuning

Find the most efficient chunking strategy to minimize LLM token usage while maintaining accuracy.

04

Budget Forecasting

Use query economics to predict monthly infrastructure spend based on expected traffic.

Um connector, todas as IAs

RAG Economics 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 RAG Economics 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.

RAG Economics é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1244ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
685ms
Dia mais lento
1244ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+9%

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 RAG Economics, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

RAG Economics Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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 — RAG Economics capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "rag-economics-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bW0DihmAVuNSYlddUrnmK4QjLjMyKslDRonEcVzO/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 RAG Economics 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 RAG Economics delega.

Profissionais que precisam gerenciar a viabilidade financeira de aplicações de IA generativa em escala.

  • 01

    Engenheiro de ML

    Para ajustar parâmetros técnicos visando eficiência de custo e performance.

  • 02

    Gerente de Produto de IA

    Para prever o orçamento necessário para escalar soluções de RAG.

  • 03

    FinOps de Dados

    Para monitorar e otimizar o gasto com infraestrutura de nuvem e modelos de linguagem.

FAQ

Perguntas de quem usa RAG Economics.

  • 01

    How does this MCP help with RAG costs?

    It allows your AI client to calculate the total cost per query and find the most efficient chunking strategies to reduce token spend.

  • 02

    Can I use this to optimize my chunking strategy?

    Yes. The optimize_chunking_strategy capability finds the ideal chunk size to balance retrieval accuracy against LLM token costs.

  • 03

    What clients are compatible with this MCP?

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

  • 04

    Does this MCP help with latency issues?

    Yes. You can use the analyze_latency_impact capability to estimate the additional infrastructure spend required to meet specific latency targets.

  • 05

    How is the data hosted?

    Vinkius hosts and manages the MCP, so you don't have to worry about running it locally or managing credentials.

  • 06

    How does this capability help reduce RAG costs?

    It identifies the primary cost drivers in your pipeline and suggests optimizations like adjusting chunk sizes or selecting more efficient retrieval strategies using get_optimization_priorities.

  • 07

    Can I model the cost of meeting specific latency SLAs?

    Yes, the analyze_latency_impact capability calculates the estimated cost increase required to move from your current latency to a faster target latency.

  • 08

    What metrics are included in the cost breakdown?

    The calculate_query_economics capability provides a detailed breakdown including embedding costs, retrieval costs, and LLM inference costs.

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