An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Product Usage Engagement Engine 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 die Nutzerbindung durch automatisierte Verhaltensmetriken.

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 Product Usage Engine.

  1. 01

    Engagement-Score berechnen

    Führen Sie die durchschnittliche Sitzungsdauer, die Anzahl der Aktionen pro Sitzung und die Feature-Adoptionsrate zusammen, um einen einheitlichen Engagement-Score zu erhalten.

  2. 02

    Power-User-Verteilung erstellen

    Unterteilen Sie Ihre Nutzerbasis in Aktivitätsstufen, um die Dichte Ihrer Power-User zu ermitteln.

  3. 03

    Stickiness-Metriken abrufen

    Berechnen Sie das DAU/MAU-Verhältnis, um zu sehen, wie oft monatlich aktive Nutzer täglich zu Ihrem Produkt zurückkehren.

  4. 04

    Retention-Korrelation analysieren

    Prüfen Sie statistisch, ob ein höheres Engagement tatsächlich mit einer besseren Nutzerbindung korreliert.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Measuring Product Stickiness

Use the stickiness capability to see how frequently your monthly users return to the app every day.

02

Validating Feature Impact

Check if higher feature adoption rates are actually leading to better retention numbers.

03

Identifying Power Users

Run a distribution analysis to see if your product is becoming more or less reliant on a small group of heavy users.

04

Health Monitoring

Generate a single engagement score to track the overall health of user sessions over time.

Ein Connector, jede KI

Product Usage Engine 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 Product Usage Engine 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 875ms. Schnell in der Produktion.

Product Usage Engine wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1009ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
787ms
Langsamster Tag
1009ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+6%

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 Product Usage Engine zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

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

Product Usage Engine Connector

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

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_IMtyKtVdvlYPnnZKaSgD803v7RS5yLMjhQH0E1pI/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 — Product Usage Engine capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "product-usage-engagement-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_IMtyKtVdvlYPnnZKaSgD803v7RS5yLMjhQH0E1pI/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? Product Usage Engine in Claude und anderen KI-Tools einrichten

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

Für wen

Für die Arbeit, die Product Usage Engine-Nutzer abgeben.

Dieser MCP richtet sich an Teams, die datengestützte Entscheidungen über das Nutzerverhalten treffen wollen.

  • 01

    Product Manager

    Zur Überwachung der Produktgesundheit und zur Validierung neuer Features.

  • 02

    Data Analyst

    Zur Automatisierung komplexer Korrelationsanalysen zwischen Engagement und Retention.

  • 03

    Growth Hacker

    Zur Identifizierung von Power-Usern und zur Optimierung der Nutzerbindung.

FAQ

Fragen von Product Usage Engine-Nutzern.

  • 01

    What is a stickiness ratio?

    It is the ratio of Daily Active Users to Monthly Active Users. It shows how often your monthly users return to your product on a daily basis.

  • 02

    How does the engagement score work?

    The capability takes session duration, the number of actions per session, and the feature adoption rate to create a single synthesized score.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    How do I identify power users?

    You use the generate_power_user_distribution capability by passing in a JSON string of user activity days to see how users are distributed across activity tiers.

  • 05

    Does this MCP host my data?

    No, Vinkius hosts the MCP itself, but you provide the specific metrics or data strings to the capabilities when you prompt your agent.

  • 06

    How do I calculate my product's stickiness?

    You can use the get_stickiness_metrics capability by providing your Daily Active Users (DAU) and Monthly Active Users (MAU).

  • 07

    Can I identify my power users?

    Yes, the generate_power_user_distribution capability provides a breakdown of activity levels and identifies the ratio of power users within a 30-day window.

  • 08

    How is the engagement score determined?

    The calculate_engagement_score capability synthesizes session duration, action density, and feature adoption rates into a single score.

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