An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie AI Research Productivity Analyzer 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. Erhalten Sie einen tiefen Einblick in den wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Wert Ihrer Forschung.

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 Research Productivity.

  1. 01

    Produktivitätsmetriken ermitteln

    Bewertet das Kern-Output-Volumen eines Forschungsteams anhand seiner Veröffentlichungen.

  2. 02

    ROI für Humankapital berechnen

    Berechnet den Return on Investment (ROI) für das menschliche Kapital innerhalb Ihres Teams.

  3. 03

    R&D-Budget-Performance analysieren

    Analysiert die wirtschaftliche Performance Ihres Forschungs- und Entwicklungsbudgets.

  4. 04

    Wissenschaftlichen Einfluss messen

    Misst den wissenschaftlichen Einfluss und die technologische Reichweite des gesamten Teams.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Securing New Funding

Before applying for a grant, run the full analysis to prove your team's historical output and future potential impact.

02

Annual Department Review

Use this to compare the productivity and talent ROI of different research groups within the company.

03

Strategic Pivot Planning

Determine which areas of research have the highest efficiency and impact to guide future resource allocation.

04

Evaluating Team Performance

Get objective data on whether a team's output volume matches its allocated budget and staffing costs.

Ein Connector, jede KI

AI Research Productivity 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 Research Productivity 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 937ms. Schnell in der Produktion.

AI Research Productivity wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1186ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
763ms
Langsamster Tag
1186ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+5%

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 Research Productivity zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

AI Research Productivity Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Jq3Dgq3N6e2mS10WygM9YwMXQq2seoLchcKqifmp/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 Research Productivity capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "ai-research-productivity-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Jq3Dgq3N6e2mS10WygM9YwMXQq2seoLchcKqifmp/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 Research Productivity in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die AI Research Productivity-Nutzer abgeben.

Dieser MCP Connector ist ideal für Forschungsleiter, R&D-Manager und akademische Verwalter. Wenn Sie den wissenschaftlichen Wert Ihrer Arbeit quantifizieren und die Effizienz Ihrer Forschungsgelder belegen müssen, ist dieses Capability unverzichtbar. Sie erhalten klare Kennzahlen, um Fördergelder zu sichern und die strategische Ausrichtung zu optimieren.

  • 01

    Forschungsleiter

    Sie bewerten die Gesamtleistung Ihres Teams und müssen den wissenschaftlichen Output gegenüber Stakeholdern nachweisen.

  • 02

    R&D-Manager

    Sie überwachen die Budgetauslastung und müssen die Effizienz der Entwicklungskosten messen, um Optimierungspotenziale zu finden.

  • 03

    Akademischer Administrator

    Sie verwalten die Ressourcen und müssen den Return on Human Capital (ROI) für die gesamte Forschungseinrichtung berechnen.

FAQ

Fragen von AI Research Productivity-Nutzern.

  • 01

    Does this MCP only work for AI research?

    No. While it was built for AI research, the metrics—like output volume and citation impact—apply to any field that generates measurable intellectual property or research output.

  • 02

    What kind of data do I need to provide?

    You need specific data points, such as the number of researchers, total budget spent, publication counts, and citation totals. The more precise your input, the better the metric.

  • 03

    Is this connector hard to use?

    No. You connect it through the Vinkius Catalog, and then you just prompt your AI client naturally. It works like any other capability you'd use with your agent.

  • 04

    Can I compare multiple teams?

    Yes. You can run the analysis multiple times, adjusting the inputs for each team, allowing you to compare their productivity and efficiency side-by-side.

  • 05

    How does the capability calculate R&D efficiency?

    The get_efficiency_metrics capability calculates efficiency by comparing the total number of scientific outputs (papers and model releases) against the total R&D spend.

  • 06

    Can I benchmark against different sectors?

    Yes, the get_talent_roi capability allows you to specify the benchmarking context as industry, academic, or hybrid to get a relevant ROI score.

  • 07

    What metrics are included in the productivity analysis?

    The get_productivity_metrics capability provides the papers per researcher and a qualitative descriptor of the overall output volume.

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