An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie AI Model Usage Analytics mit Ihrer KI

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 genau, welche Funktionen die meiste KI-Ressource verbrauchen.

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 Model Usage Analytics.

  1. 01

    Kostenaufschlüsselung pro Funktion ermitteln

    Bestimmen Sie die exakte monetäre Ausgabenverteilung für jede einzelne Produktfunktion.

  2. 02

    Effizienz des Modell-Routings bewerten

    Bewerten Sie, wie effektiv das System Modelle für spezifische Feature-Aufgaben auswählt.

  3. 03

    Optimierungspotenziale identifizieren

    Finden Sie Funktionen, bei denen die Kosten hoch, aber das Nutzerengagement gering ist, oder wo die Modellwahl ineffizient erscheint.

  4. 04

    Ressourcenverbrauch analysieren

    Identifizieren Sie, welche Funktionen die Haupttreiber für den Verbrauch von KI-Modellressourcen sind.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Budget Overruns

Your AI costs spiked last month. You use this MCP to run a usage concentration analysis and find the exact feature responsible for the spike.

02

Feature Prioritization

You need to decide which features to build next. You check the cost breakdown to see which features offer the best usage return for the cost.

03

Model Upgrade Review

You suspect you're paying too much for a simple task. You run the routing efficiency score to confirm if a smaller, cheaper model will suffice.

04

Cost Reduction Initiative

The CFO wants to cut spending. You use the optimization targets capability to find high-cost, low-engagement features for immediate review.

Ein Connector, jede KI

AI Model Usage Analytics 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 Model Usage Analytics 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 895ms. Schnell in der Produktion.

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

TagesdurchschnittSpitze 1043ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
656ms
Langsamster Tag
1043ms
14-Tage-Trend
Stabil-3%

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

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

AI Model Usage Analytics Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1tbd24ReYBC3SDpWJ579WdByT3lsZc0AwncKcSyG/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 Model Usage Analytics capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "ai-model-usage-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1tbd24ReYBC3SDpWJ579WdByT3lsZc0AwncKcSyG/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 Model Usage Analytics in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

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

Dieses MCP ist ideal für Produktmanager, CTOs und Entwicklerteams, die KI-Funktionen in ihre Produkte integrieren. Wenn Sie mit steigenden KI-Kosten kämpfen und eine klare Sicht auf den Ressourcenverbrauch benötigen, hilft Ihnen dieses Capability, die Kosten zu kontrollieren und die Effizienz zu steigern.

  • 01

    Produktmanager

    Sie benötigen Einblicke, um die Kosten-Nutzen-Relation verschiedener Features zu bewerten und die Roadmap zu steuern.

  • 02

    CTO / Tech Lead

    Sie überwachen die Gesamtarchitektur und müssen sicherstellen, dass der Einsatz von KI-Modellen skalierbar und kosteneffizient ist.

  • 03

    Finanzabteilung

    Sie benötigen detaillierte Kostenzuordnungen, um die Betriebskosten (OpEx) Ihrer KI-Dienste präzise zu budgetieren.

FAQ

Fragen von AI Model Usage Analytics-Nutzern.

  • 01

    Does this MCP track costs for every single AI model I use?

    Yes. This MCP provides deep visibility into how AI model resources are consumed across your product, allowing you to calculate cost attribution per feature.

  • 02

    What is the difference between usage concentration and cost breakdown?

    Usage concentration tells you which features are the primary drivers of overall AI model calls. The cost breakdown gives you the exact monetary expenditure for each individual feature.

  • 03

    Can I use this with my existing AI stack?

    Since this MCP is hosted on Vinkius, you connect your preferred AI client—like Claude, Cursor, or Windsurf—once, and you get access to all the analytics capabilities.

  • 04

    Is this only for cost tracking, or can it help with efficiency?

    It does both. You can find cost-saving opportunities by identifying optimization targets, or you can evaluate model selection effectiveness using the routing efficiency score.

  • 05

    How does this capability help reduce AI costs?

    By using identify_optimization_targets, you can find features where high costs don't match user engagement, allowing you to switch to more efficient models.

  • 06

    Can I see which features are using the most models?

    Yes, the analyze_usage_concentration capability identifies which features are the primary drivers of AI model consumption.

  • 07

    How is routing efficiency measured?

    The get_routing_efficiency_score capability compares the actual cost incurred by a feature against the theoretical minimum cost of using the most efficient model for that task.

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