An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI Feature Retention Analyzer a ChatGPT y Claude

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. Mide el impacto económico y la fidelización que generan tus características de IA.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

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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 · 4 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 4 disponibles a través de Retention Analytics.

  1. 01

    Correlación entre uso y retención

    Mide el vínculo estadístico entre la frecuencia de uso de una función de IA y la retención del usuario.

  2. 02

    Cálculo del aumento de retención

    Calcula el porcentaje de incremento en la retención que se atribuye específicamente a la función de IA.

  3. 03

    Estimación del ROI de la función

    Estima el Retorno de la Inversión (ROI) de una función de IA basándose en su costo y el valor de la deserción que previene.

  4. 04

    Resumen del impacto por segmento

    Proporciona un resumen detallado del impacto de las funciones de IA en diferentes grupos o niveles de usuarios.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Justifying New Features

A Product Manager needs to prove the value of a new AI summarizer. They use this MCP to calculate the ROI based on projected churn savings.

02

Optimizing the Roadmap

A team wants to know which user segment benefits most from AI capabilities. They run a segmented impact summary to guide the next development cycle.

03

Measuring Feature Success

After launching a new autocomplete feature, a Data Analyst uses the retention lift capability to quantify the immediate positive impact.

04

Identifying Usage Patterns

You want to know if high usage correlates with long-term retention. You run the usage correlation capability to find the statistical link.

Un connector, todas las IAs

Retention Analytics 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 Retention Analytics 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 906ms. Rápida en producción.

Retention Analytics se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1040ms
3 octHoy
Día más rápido
702ms
Día más lento
1040ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+14%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 4 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 Retention Analytics, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Retention Analytics Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_MSHt7rUhQY5iWnADCndbfeH29Pk3aonUpoBsOFDO/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 — Retention Analytics capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-retention-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_MSHt7rUhQY5iWnADCndbfeH29Pk3aonUpoBsOFDO/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 Retention Analytics 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 Retention Analytics delegan.

Este MCP Connector está diseñado para profesionales de Producto, Marketing y Análisis de Datos. Si necesita demostrar el valor económico de sus funciones de IA o entender qué características impulsan la fidelización, esta herramienta es esencial. Le permite pasar de la intuición a los datos concretos sobre el comportamiento del usuario.

  • 01

    Gerente de Producto

    Para priorizar el desarrollo de nuevas funciones de IA y medir el impacto real de las características existentes en la retención.

  • 02

    Analista de Datos

    Para calcular métricas complejas como el aumento de retención y la correlación estadística entre el uso y la permanencia del cliente.

  • 03

    Director de Marketing

    Para justificar el gasto en IA, demostrando el Retorno de la Inversión (ROI) y el valor de la retención ante la dirección.

FAQ

Preguntas de quienes usan Retention Analytics.

  • 01

    Does this MCP only calculate retention lift?

    No. While calculating retention lift is a core function, you can also check the statistical correlation between usage and retention, estimate the feature's ROI, and summarize impact by user segment.

  • 02

    What kind of data does the MCP need to run?

    The MCP requires data points like usage group retention rates, non-usage group retention rates, feature costs, and projected churn values to run its calculations accurately.

  • 03

    Can I compare different user groups?

    Yes. The get_segmented_impact_summary capability allows you to compare how different user tiers or segments are affected by the AI features.

  • 04

    Is this for general analytics or specific AI features?

    It is specifically designed to measure the impact of AI-driven features. It helps you quantify the value of your AI investments, not general product usage.

  • 05

    How do I calculate the retention boost from a specific feature?

    You can use the calculate_retention_lift capability by providing the feature ID, the cohort size, and the retention rates for both the usage and non-usage groups.

  • 06

    Can I see how different user segments are affected by AI features?

    Yes, the get_segmented_impact_summary capability provides adoption rates and average lift for specific user segments like Enterprise or Free tiers.

  • 07

    How is the ROI of an AI feature determined?

    The estimate_feature_roi capability calculates the ratio of prevented churn value against the annual maintenance cost, adjusting for the feature's maturity stage.

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