An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI Improvement Velocity Tracker 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. Optimiza tus ciclos de feedback y eleva la satisfacción del usuario.

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 AI Improvement Velocity Tracker.

  1. 01

    Calcular la eficiencia del feedback

    Analiza qué tan bien el equipo convierte el feedback bruto en mejoras para el modelo.

  2. 02

    Medir métricas de satisfacción

    Establece una correlación directa entre las mejoras del modelo y el sentimiento general de los usuarios.

  3. 03

    Resumen de rendimiento de IA

    Proporciona una visión general de alto nivel sobre el rendimiento actual de la mejora de la IA.

  4. 04

    Analizar la latencia de mejora

    Mide el tiempo de retraso que existe en el ciclo completo de mejora del producto.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Post-Launch Review

After a major feature release, run the velocity summary to determine if the new model improved the overall product speed.

02

Resource Allocation

If the improvement latency is high, you can use the data to argue for dedicated resources to speed up the deployment pipeline.

03

Prioritizing Fixes

By checking feedback efficiency, you can determine which types of user complaints yield the highest return on development time.

04

Quarterly Reporting

Generate reports showing the correlation between model updates and positive shifts in user sentiment.

Un connector, todas las IAs

AI Improvement Velocity Tracker 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 AI Improvement Velocity Tracker 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 879ms. Rápida en producción.

AI Improvement Velocity Tracker se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1061ms
3 octHoy
Día más rápido
707ms
Día más lento
1061ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-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 AI Improvement Velocity Tracker, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

AI Improvement Velocity Tracker Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 Improvement Velocity Tracker capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-improvement-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 AI Improvement Velocity Tracker 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 AI Improvement Velocity Tracker delegan.

Este MCP Connector está diseñado para equipos de tecnología y producto que necesitan medir la salud y la evolución de sus productos basados en IA. Si tu objetivo es optimizar el ciclo de vida del producto, entender la calidad del feedback y asegurar que las mejoras se implementen rápidamente, esta herramienta es esencial para ti.

  • 01

    Gerente de Producto (Product Manager)

    Para medir la velocidad de evolución del producto y priorizar las mejoras basadas en el impacto real del usuario.

  • 02

    Ingeniero de ML (ML Engineer)

    Para analizar la eficiencia de los datos de feedback y reducir la latencia en el ciclo de entrenamiento del modelo.

  • 03

    Dueño de Producto (Product Owner)

    Para obtener métricas de alto nivel que correlacionen las actualizaciones del modelo con la satisfacción y retención del usuario.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Improvement Velocity Tracker.

  • 01

    What does 'AI improvement velocity' actually measure?

    It measures the speed and effectiveness of your product's ability to incorporate user feedback and deploy model upgrades. It gives you a single score that summarizes the health of your entire feedback loop.

  • 02

    Do I need to manually feed the data into the MCP?

    No. The MCP connects to your existing data sources to calculate metrics like feedback efficiency and latency. You just need to ask your agent for the specific analysis you want.

  • 03

    Can this help me prove ROI on my ML team?

    Yes. By correlating model changes with user sentiment and calculating the implementation rate, you get hard numbers that prove your development efforts are moving the product forward.

  • 04

    What is the difference between efficiency and latency?

    Efficiency measures how well you turn feedback into upgrades. Latency measures how long it takes to get that upgrade out the door. Both are critical to product speed.

  • 05

    How is the velocity score calculated?

    The velocity score is a composite metric that reflects the interplay between implementation speed and the quality of the feedback addressed using analyze_improvement_latency and calculate_feedback_efficiency logic.

  • 06

    Can I filter the summary for a specific feedback entry?

    Yes, you can use the get_velocity_summary capability and provide a specific feedbackId to filter the results.

  • 07

    How does this capability help with user satisfaction?

    By using get_satisfaction_metrics, you can correlate model improvement rates with implementation percentages to identify trends in user sentiment.

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