An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie AI Engagement Scoring mit ChatGPT und Claude

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Verstehen Sie, ob Nutzer tatsächlichen Mehrwert aus Ihren KI-Funktionen ziehen.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 4 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 4, verfügbar über AI Engagement Scoring.

  1. 01

    Trend des Nutzerinteresses analysieren

    Verfolgen Sie die Entwicklung des Interesses eines Nutzers an KI-Funktionen über einen längeren Zeitraum.

  2. 02

    Engagement-Score des Nutzers berechnen

    Bestimmen Sie das aktuelle Engagement-Niveau eines spezifischen Nutzers anhand seiner Interaktionsmuster.

  3. 03

    Metriken zur Feature-Adoption abrufen

    Bewerten Sie, wie gut spezifische KI-Funktionen von Ihren Nutzern entdeckt und tatsächlich genutzt werden.

  4. 04

    Abwanderungsrisiko des Nutzers vorhersagen

    Identifizieren Sie Nutzer, die aufgrund sinkender Interaktion oder mangelnden Mehrwerts ein hohes Risiko haben, die KI-Funktionen zu verlassen.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Reviewing a dormant user

You check a user who hasn't logged in for weeks. The MCP predicts their churn risk and tells you if they were previously a high-value user.

02

Launching a new feature

You run a report to see if the new feature is being discovered and adopted. The MCP gives you the specific metrics needed to judge success.

03

Identifying product friction

You notice a drop in usage. The MCP analyzes engagement trends to see if the decline started after a specific product update.

04

Segmenting power users

You calculate the engagement score for your top 100 users to confirm they are still realizing high value from the AI capabilities.

Ein Connector, jede KI

AI Engagement Scoring funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

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

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um AI Engagement Scoring arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 901ms. Schnell in der Produktion.

AI Engagement Scoring wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1215ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
693ms
Langsamster Tag
1215ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+41%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 4 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von AI Engagement Scoring zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei AI Engagement Scoring. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

AI Engagement Scoring Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_4wOGVgGo4t204rkw2C4D4i8XjePsZ299pNnX5ev6/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  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 Engagement Scoring capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "ai-engagement-scoring-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_4wOGVgGo4t204rkw2C4D4i8XjePsZ299pNnX5ev6/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? AI Engagement Scoring in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die AI Engagement Scoring-Nutzer abgeben.

Dieser MCP Connector ist ideal für Produktmanager, Data Scientists und Growth-Teams. Wenn Sie wissen möchten, ob Ihre KI-Funktionen tatsächlich angenommen werden oder ob Nutzer nur mit ihnen spielen, liefert dieses Capability die notwendigen, quantifizierbaren Daten. Sie können so gezielt Verbesserungen vornehmen und die Nutzerbindung steigern.

  • 01

    Produktmanager

    Sie nutzen die Daten, um die Usability zu verbessern und die Feature-Adoption zu steigern.

  • 02

    Data Analyst

    Sie erstellen tiefgehende Berichte über das Nutzerverhalten und identifizieren Muster des Engagements.

  • 03

    Growth Manager

    Sie erkennen frühzeitig Nutzer mit hohem Abwanderungsrisiko, um gezielte Reaktivierungsstrategien zu planen.

FAQ

Fragen von AI Engagement Scoring-Nutzern.

  • 01

    Does this MCP track all user activity?

    No, it focuses specifically on AI feature engagement. It helps you measure how users interact with your AI capabilities, providing metrics on adoption and value realization.

  • 02

    Can I use this for multiple product lines?

    The MCP is designed to analyze AI feature engagement. You must ensure the data source feeding the MCP covers all the AI features you want to measure.

  • 03

    What is the difference between engagement and adoption?

    Adoption metrics show if users are finding and trying a feature. Engagement scores give a holistic view of how valuable and active the user is with the product overall.

  • 04

    Is this only for large companies?

    No. This MCP helps any product team that needs to understand user retention and feature stickiness, regardless of company size.

  • 05

    How is the engagement score calculated?

    The score is determined by calculate_user_engagement_score, which evaluates session volume, feature breadth, and the ratio of successful value realizations to total AI outputs.

  • 06

    Can I predict which users might stop using AI features?

    Yes, you can use predict_user_churn_risk to identify users showing declining engagement trends and low value realization.

  • 07

    How do I measure if a new AI feature is successful?

    Use get_feature_adoption_metrics to compare the discovery rate against the realization rate, which measures how many users actually find value in the feature.

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