An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Learning Velocity Tracker 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. Optimieren Sie Ihr Studium durch datengestützte Analysen Ihrer Lernkurve.

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 Learning Velocity Tracker.

  1. 01

    Fachbeherrschung analysieren

    Untersucht das aktuelle Kompetenzniveau für ein bestimmtes Fachgebiet.

  2. 02

    Ineffiziente Themen identifizieren

    Findet Lerninhalte, die unverhältnismäßig viel Zeit beanspruchen, aber wenig Fortschritt bringen.

  3. 03

    Abschlusszeitraum prognostizieren

    Berechnet das voraussichtliche Datum, an dem Sie Ihren gesamten Lehrplan abgeschlossen haben werden.

  4. 04

    Gesamtgeschwindigkeit berechnen

    Ermittelt Ihr allgemeines Lerntempo über alle Themen hinweg.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Exam Preparation

Check your mastery in specific subjects to decide if you need more review before a test.

02

Curriculum Planning

Use completion projections to set realistic goals for finishing a course.

03

Study Optimization

Find topics where you are spending too much time to improve accuracy and shift your focus.

04

Progress Monitoring

Track your global velocity to see if your learning speed is increasing over time.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Learning Velocity Tracker für eine Sache an die Arbeit.

Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.

Ein Connector, jede KI

Learning Velocity Tracker 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 Learning Velocity Tracker 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 698ms. Schnell in der Produktion.

Learning Velocity Tracker wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 892ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
591ms
Langsamster Tag
892ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+9%

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 Learning Velocity Tracker zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

Learning Velocity Tracker Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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 — Learning Velocity Tracker capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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? Learning Velocity Tracker in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Learning Velocity Tracker-Nutzer abgeben.

Dieses Capability richtet sich an alle, die komplexe Lerninhalte strukturiert meistern müssen. Es hilft dabei, die eigene Zeitnutzung objektiv zu bewerten.

  • 01

    Studierende

    Nutzen die Daten zur Planung von Prüfungsphasen und zur Optimierung der Lernzeit.

  • 02

    Akademiker

    Analysieren die Effizienz bei der Erarbeitung neuer Forschungsgebiete.

  • 03

    Selbstlerner

    Verwenden die Metriken, um den Fortschritt bei autodidaktischen Projekten zu tracken.

FAQ

Fragen von Learning Velocity Tracker-Nutzern.

  • 01

    What does this MCP actually track?

    It tracks the relationship between the time you spend on a topic and your mastery of that topic.

  • 02

    How can I find out when I will finish my course?

    You can ask your agent to use the predict_completion_timeline capability to get an estimated date based on your current pace.

  • 03

    Can I see which topics are a waste of my time?

    Yes, the identify_low_yield_topics capability finds subjects where high study duration results in low accuracy.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after you connect.

  • 06

    How does the capability calculate learning velocity?

    It calculates velocity by dividing the total number of completed topics by the cumulative time spent on all studied topics, converted into hours.

  • 07

    What is a 'low yield' topic?

    A topic is flagged as low yield if it requires a high amount of study time but results in a low mastery rate, indicating an inefficient use of your study sessions.

  • 08

    Can I predict completion for a specific subject?

    Yes, by using the predict_completion_timeline capability and providing a target subject name, you can get an estimate of remaining hours and a projected completion date.

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