An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI Latency Perception Score 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. Convierta los retrasos técnicos en métricas claras de riesgo y ROI.

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 · 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 Latency Perception Score.

  1. 01

    Calcular la satisfacción por latencia

    Determina cuánto está afectando la velocidad de respuesta actual la satisfacción del usuario.

  2. 02

    Calcular el ROI de la optimización

    Justifica inversiones técnicas calculando el potencial retorno de la inversión al reducir la latencia.

  3. 03

    Estimar el costo de abandono

    Convierte la tasa de abandono de usuarios en una pérdida monetaria tangible.

  4. 04

    Predecir el abandono de usuarios

    Estima el porcentaje de usuarios que probablemente dejarán de usar el servicio debido a la latencia actual.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Justifying Infrastructure Upgrades

Before spending millions on a new database, use this MCP to calculate the ROI of reducing latency from 800ms to 400ms.

02

03

Pre-Launch Feature Assessment

If a new feature is expected to slow down the client by 150ms, use this to estimate the resulting drop in user satisfaction.

04

Quarterly Business Review

Present a clear financial model showing that current latency levels are costing the company $X in lost revenue.

Un connector, todas las IAs

AI Latency Perception Score 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 Latency Perception Score 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 859ms. Rápida en producción.

AI Latency Perception Score se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1109ms
3 octHoy
Día más rápido
674ms
Día más lento
1109ms
Tendencia de 14 días
Estable+3%

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 Latency Perception Score, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

AI Latency Perception Score Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_M93Y4lH2lF0kxBGKE4riESQ0iOb8wxjcUYLNKzRA/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 Latency Perception Score capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-latency-perception-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M93Y4lH2lF0kxBGKE4riESQ0iOb8wxjcUYLNKzRA/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 Latency Perception Score 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 Latency Perception Score delegan.

Este MCP Connector está diseñado para empresas de SaaS de IA que dependen de la experiencia del usuario y la retención. Si necesita transformar métricas técnicas como la latencia en indicadores de riesgo financiero, esta herramienta es esencial para su equipo de producto y estrategia.

  • 01

    Gerente de Producto

    Para priorizar mejoras de rendimiento y justificar el desarrollo de nuevas funcionalidades.

  • 02

    Director de Tecnología (CTO)

    Para medir el impacto del rendimiento de la infraestructura y optimizar costos operativos.

  • 03

    Analista de Negocios

    Para realizar modelado financiero que vincule la latencia con la pérdida de ingresos y el LTV.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Latency Perception Score.

  • 01

    Is this just a dashboard that shows latency graphs?

    No. It goes beyond simple graphing. This MCP uses your input data to run financial models, calculating the actual monetary loss from user abandonment and the ROI of performance improvements.

  • 02

    What kind of data do I need to provide?

    You need operational metrics, such as your average latency in milliseconds, your user's lifetime value (LTV), and the user tolerance thresholds for your specific industry.

  • 03

    Can I use this to prove that speed matters to investors?

    Yes. The capabilities allow you to generate a clear, quantifiable financial argument. You can project the total estimated financial loss due to abandonment, which is highly effective for investor pitches.

  • 04

    Does this MCP require me to change my existing infrastructure?

    No. This MCP is a decision-support capability. It takes your existing performance data and models the outcomes, helping you decide where to invest money to improve performance.

  • 05

    How does this capability help with business decisions?

    It converts technical latency metrics into financial data, such as abandonment cost and optimization ROI, allowing for data-driven infrastructure planning.

  • 06

    Can I use this to justify server upgrades?

    Yes, by using calculate_optimization_roi, you can estimate the projected savings from reduced user abandonment compared to the cost of the upgrade.

  • 07

    What metrics are required for abandonment prediction?

    To use predict_user_abandonment, you need the average response time, the user's tolerance threshold, and the abandonment sensitivity factor.

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