Descargar PDFVersión en Markdown
ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Usa AI Feature Usage Analytics con tu IA.

Conecta tu cuenta una vez y deja que la IA que ya usas trabaje con ella, sin construir otra integración. Entiende cómo interactúan tus usuarios y optimiza tu producto.

Included with plan

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

Set completo · 4 capacidades

El set completo de capacidades de AI Feature Usage Analytics.

Estas son las acciones exactas que tu IA puede elegir cuando le pides trabajar con AI Feature Usage Analytics.

Set de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 4 disponibles a través de AI Feature Usage Analytics.

  1. 01

    Determinar la trayectoria de engagement

    Establece la dirección y la velocidad del engagement de la IA de tus usuarios a lo largo del tiempo.

  2. 02

    Comparar métricas por segmentos

    Compara las métricas de engagement de la IA entre diferentes niveles o grupos de usuarios de tu plataforma.

  3. 03

    Calcular ratio de adherencia (stickiness)

    Calcula el ratio de adherencia (DAU/MAU) para un segmento de usuarios específico, midiendo la retención real.

  4. 04

    Analizar distribución de uso

    Examina la distribución de la intensidad de uso de la IA entre todos tus usuarios, identificando patrones de frecuencia.

Observada, no estimada

Promedio de 878ms. Rápida en producción.

AI Feature Usage Analytics se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1027ms
28 agoHoy
Día más rápido
786ms
Día más lento
1027ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-18%

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 AI Feature Usage Analytics, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

AI Feature Usage Analytics Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/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 — AI Feature Usage Analytics capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-usage-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/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

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan AI Feature Usage Analytics delegan.

Este MCP es esencial para equipos de producto y analistas de datos que dependen de la IA. Si necesitas entender no solo cuántas veces se usa una función, sino cómo y por quién se usa, esta herramienta es clave. Te permite transformar datos brutos de interacción en estrategias de retención efectivas.

  • 01

    Gerente de Producto (Product Manager)

    Para identificar qué funciones de IA son más valiosas y dónde enfocar las mejoras de UX/UI.

  • 02

    Analista de Datos (Data Analyst)

    Para calcular métricas avanzadas como el ratio de adherencia y la distribución de uso en diferentes segmentos.

  • 03

    Desarrollador de IA (AI Developer)

    Para medir la efectividad real de las capacidades de IA implementadas y optimizar su rendimiento.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Feature Usage Analytics.

  • 01

    ¿Qué tipo de métricas de IA puedo obtener con este MCP?

    Puedes obtener métricas avanzadas como el ratio de adherencia (DAU/MAU), la distribución de intensidad de uso y la trayectoria de engagement. Esto va más allá de un simple contador de clics.

  • 02

    ¿Sirve para saber si mis usuarios están abandonando la IA?

    Sí. El conector te permite rastrear la trayectoria de engagement, lo que te ayuda a detectar si el interés de los usuarios está disminuyendo con el tiempo. Esto es clave para la retención.

  • 03

    ¿Puedo comparar el uso de IA entre diferentes niveles de suscripción?

    Absolutamente. Con la función de comparación por segmentos, puedes contrastar el comportamiento de usuarios 'Pro' versus 'Enterprise', entendiendo qué valor encuentran en cada nivel.

  • 04

    ¿Qué es el ratio de adherencia (stickiness) y cómo lo calcula?

    Es una métrica de retención que mide la frecuencia de uso. El MCP calcula el ratio DAU/MAU, indicando qué tan dependientes son tus usuarios de la IA diariamente.

Explora

Más en Analytics

Sugerencias