An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta AI Model Usage Analytics a ChatGPT, Claude y Gemini

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. Optimice sus costos de IA y mejore la eficiencia operativa de su producto.

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 Model Usage Analytics.

  1. 01

    Desglose de costos por función

    Determine el gasto monetario exacto asociado a cada función individual de su producto.

  2. 02

    Evaluar la eficiencia de selección de modelos

    Mida cuán efectivamente el sistema selecciona modelos de IA para tareas o funciones específicas.

  3. 03

    Identificar objetivos de optimización

    Encuentre funciones con alto costo pero bajo compromiso de usuario, o áreas donde la selección de modelos es ineficiente.

  4. 04

    Analizar la concentración de uso

    Identifique qué funciones son los principales impulsores del consumo general de modelos de IA.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Budget Overruns

Your AI costs spiked last month. You use this MCP to run a usage concentration analysis and find the exact feature responsible for the spike.

02

Feature Prioritization

You need to decide which features to build next. You check the cost breakdown to see which features offer the best usage return for the cost.

03

Model Upgrade Review

You suspect you're paying too much for a simple task. You run the routing efficiency score to confirm if a smaller, cheaper model will suffice.

04

Cost Reduction Initiative

The CFO wants to cut spending. You use the optimization targets capability to find high-cost, low-engagement features for immediate review.

Un connector, todas las IAs

AI Model Usage 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 AI Model Usage 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 895ms. Rápida en producción.

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

Promedio diarioPico de 1043ms
3 octHoy
Día más rápido
656ms
Día más lento
1043ms
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 Model Usage Analytics, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con AI Model 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 Model Usage Analytics Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1tbd24ReYBC3SDpWJ579WdByT3lsZc0AwncKcSyG/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 Model Usage Analytics capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-model-usage-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1tbd24ReYBC3SDpWJ579WdByT3lsZc0AwncKcSyG/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 Model Usage 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 AI Model Usage Analytics delegan.

Este MCP Connector está diseñado para líderes de producto, CTOs y equipos de FinOps que gestionan aplicaciones con componentes de IA. Si su negocio depende de modelos de lenguaje o visión, necesita saber exactamente cuánto le cuesta cada característica. Le permite pasar de la preocupación por el gasto a la optimización real.

  • 01

    Director de Producto

    Para entender el impacto financiero de las nuevas características y priorizar el desarrollo basado en el costo.

  • 02

    CTO / Arquitecto de Software

    Para evaluar la eficiencia de la infraestructura de IA y asegurar que los modelos se utilicen de la manera más económica y óptima.

  • 03

    Analista de FinOps

    Para auditar el gasto de recursos de IA, asignar costos a funciones específicas y encontrar puntos de ahorro.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Model Usage Analytics.

  • 01

    Does this MCP track costs for every single AI model I use?

    Yes. This MCP provides deep visibility into how AI model resources are consumed across your product, allowing you to calculate cost attribution per feature.

  • 02

    What is the difference between usage concentration and cost breakdown?

    Usage concentration tells you which features are the primary drivers of overall AI model calls. The cost breakdown gives you the exact monetary expenditure for each individual feature.

  • 03

    Can I use this with my existing AI stack?

    Since this MCP is hosted on Vinkius, you connect your preferred AI client—like Claude, Cursor, or Windsurf—once, and you get access to all the analytics capabilities.

  • 04

    Is this only for cost tracking, or can it help with efficiency?

    It does both. You can find cost-saving opportunities by identifying optimization targets, or you can evaluate model selection effectiveness using the routing efficiency score.

  • 05

    How does this capability help reduce AI costs?

    By using identify_optimization_targets, you can find features where high costs don't match user engagement, allowing you to switch to more efficient models.

  • 06

    Can I see which features are using the most models?

    Yes, the analyze_usage_concentration capability identifies which features are the primary drivers of AI model consumption.

  • 07

    How is routing efficiency measured?

    The get_routing_efficiency_score capability compares the actual cost incurred by a feature against the theoretical minimum cost of using the most efficient model for that task.

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