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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Nutzen Sie AI Feature Usage Analytics mit Ihrer KI.

Verbinden Sie Ihr Konto einmal und lassen Sie die KI, die Sie bereits nutzen, damit arbeiten, ohne eine weitere Integration zu bauen. Verstehen Sie, wie Ihre Nutzer die KI-Fähigkeiten wirklich nutzen.

Included with plan

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

Vollständiges Set · 4 Fähigkeiten

Das vollständige Fähigkeiten-Set von AI Feature Usage Analytics.

Dies sind die genauen Aktionen, aus denen Ihre KI wählen kann, wenn Sie sie mit AI Feature Usage Analytics arbeiten lassen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 4, verfügbar über AI Feature Usage Analytics.

  1. 01

    Engagement-Verlauf bestimmen

    Bestimmen Sie die Richtung und Geschwindigkeit des KI-Engagements Ihrer Nutzer. Verfolgen Sie, ob die Interaktion steigt oder fällt.

  2. 02

    Vergleich von Benutzersegmenten

    Vergleichen Sie die KI-Engagement-Metriken über verschiedene Benutzer-Tiers hinweg. Identifizieren Sie Unterschiede zwischen Premium- und Basisnutzern.

  3. 03

    Stickiness-Rate berechnen

    Berechnen Sie das Stickiness-Verhältnis (DAU/MAU) für spezifische Benutzergruppen. Dies misst die tägliche Abhängigkeit von Ihrer KI.

  4. 04

    Nutzungsverteilung analysieren

    Analysieren Sie die Verteilung der KI-Nutzungsintensitäten bei Ihren Nutzern. Finden Sie heraus, ob die Nutzung breit oder konzentriert ist.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 878ms. Schnell in der Produktion.

AI Feature Usage Analytics wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1027ms
28. Aug.Heute
Schnellster Tag
786ms
Langsamster Tag
1027ms
14-Tage-Trend
Verbessernd-18%

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 Feature Usage Analytics zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

AI Feature Usage Analytics Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/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 Feature Usage Analytics capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-usage-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

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

Für wen

Für die Arbeit, die AI Feature Usage Analytics-Nutzer abgeben.

Dieser MCP Connector ist ideal für Produktmanager, Data Scientists und Marketingleiter, die ein tiefes Verständnis für das Nutzerverhalten benötigen. Wenn Sie wissen möchten, welche KI-Funktionen am meisten genutzt werden und wie sich verschiedene Kundensegmente verhalten, liefert dieser Connector die notwendigen Metriken. Optimieren Sie Ihr Produkt direkt anhand dieser detaillierten Verhaltensanalysen.

  • 01

    Produktmanager

    Identifizieren Sie Engpässe und Optimierungspotenziale in der Nutzung von KI-Funktionen.

  • 02

    Data Scientist

    Berechnen und vergleichen Sie komplexe Metriken wie Stickiness und Nutzungsverteilung.

  • 03

    Marketingleiter

    Verstehen Sie, welche Kundensegmente das höchste Engagement zeigen, um gezielte Kampagnen zu planen.

FAQ

Fragen von AI Feature Usage Analytics-Nutzern.

  • 01

    Was genau ist mit dem MCP Connector zu verstehen?

    Der MCP Connector liefert tiefgehende Einblicke in die Interaktion der Nutzer mit Ihren KI-Fähigkeiten. Er ist ein Analysewerkzeug, das Verhaltensmuster, Engagement-Trends und Nutzungsintensitäten misst.

  • 02

    Kann ich die Nutzung verschiedener Kundengruppen vergleichen?

    Ja, Sie können mithilfe des Capabilities 'Vergleich von Benutzersegmenten' die KI-Engagement-Metriken über verschiedene Benutzer-Tiers hinweg vergleichen. Dies hilft, Unterschiede zwischen Ihren Kundengruppen zu erkennen.

  • 03

    Was misst die Stickiness-Rate?

    Die Stickiness-Rate berechnet das Verhältnis von täglich aktiven zu monatlich aktiven Nutzern (DAU/MAU). Sie ist ein wichtiger Indikator dafür, wie stark Ihre Nutzer auf Ihre KI-Funktionen angewiesen sind.

  • 04

    Welche Art von Daten sind verfügbar?

    Der Connector analysiert die Nutzungsverteilung, den Engagement-Verlauf und die Stickiness. Sie erhalten quantitative Daten über die Häufigkeit und Intensität der KI-Nutzung.

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