An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Accelerator Peer Learning Value Engine a tu IA

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Transforme conexiones en inteligencia organizacional accionable.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 3 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 3 disponibles a través de Accelerator Peer Learning Engine.

  1. 01

    Analizar flujo de conocimiento

    Evalúa cómo los eventos estructurados contribuyen a la inteligencia general de la red.

  2. 02

    Calcular métricas de aprendizaje entre pares

    Ofrece una instantánea de la salud y la conectividad actual de la red.

  3. 03

    Estimar valor de colaboración

    Traduce la actividad de la red en un valor monetario que representa la utilidad económica de la cohorte.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Evaluating Program Success

After a major workshop, you run the MCP to see exactly how the new knowledge flow increased the overall network intelligence.

02

Due Diligence on Ecosystems

You analyze a potential investment sector by running the MCP to calculate the current peer learning metrics and overall connectivity.

03

Pitching Program Value

You use the collaboration value capability to show investors that the cohort's interactions are worth millions, not just a few meetings.

04

Optimizing Networking Events

You test different event structures by running the MCP to see which type of interaction yields the highest estimated collaboration value.

Automatiza una tarea

Pon Accelerator Peer Learning Engine a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Accelerator Peer Learning Engine funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Accelerator Peer Learning Engine a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 867ms. Rápida en producción.

Accelerator Peer Learning Engine se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1257ms
3 octHoy
Día más rápido
650ms
Día más lento
1257ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+25%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 3 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Accelerator Peer Learning Engine, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Accelerator Peer Learning Engine. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Accelerator Peer Learning Engine Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  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 — Accelerator Peer Learning Engine capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "accelerator-peer-learning-value-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Accelerator Peer Learning Engine con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Accelerator Peer Learning Engine delegan.

Este MCP Connector está diseñado para profesionales que trabajan en ecosistemas de startups, aceleradoras o fondos de inversión. Si necesita medir el valor intangible de las conexiones y el conocimiento compartido, esta herramienta es esencial. Le permite pasar de la simple lista de contactos a métricas económicas sólidas.

  • 01

    Gestores de Aceleradoras

    Para evaluar la salud de la cohorte y justificar el valor del programa ante inversores.

  • 02

    Fondos de Capital Riesgo (VC)

    Para analizar la densidad de la red y el potencial de crecimiento económico de un grupo de startups.

  • 03

    Consultores de Ecosistemas

    Para cuantificar el impacto de eventos y programas de networking en el desarrollo de la industria.

FAQ

Preguntas de quienes usan Accelerator Peer Learning Engine.

  • 01

    What kind of data does this MCP need to run?

    The MCP requires raw connection data, including details about the companies involved, and parameters like sector overlap and company maturity stages. The more detailed the input, the better the output.

  • 02

    Is this for all types of networks, or just startups?

    It is specialized for startup accelerator networks, but its core function is quantifying peer-to-peer learning and collaboration value within a defined cohort.

  • 03

    Can I tell if the connections are valuable enough for investment?

    Yes. By running the estimate_collaboration_value capability, you get a monetary figure that helps you assess the economic utility of the network's interactions.

  • 04

    Does this MCP just count connections?

    No. It goes far beyond counting. It calculates metrics like network density and analyzes how structured events boost knowledge flow, providing deeper insights.

  • 05

    Do I need to write code to use this MCP?

    No. You interact with this MCP through natural language prompts in your AI client. Your agent handles the capability invocation for you.

  • 06

    How does the engine calculate economic impact?

    The engine uses estimate_collaboration_value to sum the worth of individual collaborations, adjusting them by an outcome correlation factor and specific weights assigned to different company stages.

  • 07

    Can I measure the connectivity of my cohort?

    Yes, by using calculate_peer_learning_metrics, you can obtain the peer learning score and network density based on your cohort connections and sector overlap.

  • 08

    How are knowledge sharing events evaluated?

    The analyze_knowledge_flow capability evaluates how events act as catalysts for new connections and measures the resulting engagement index.

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