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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Usa AI Suggestion Analyzer con tu IA.

Conecta tu cuenta una vez y deja que la IA que ya usas trabaje con ella, sin construir otra integración. Optimiza la experiencia de usuario y el rendimiento de 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

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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 Suggestion Analyzer.

Estas son las acciones exactas que tu IA puede elegir cuando le pides trabajar con AI Suggestion Analyzer.

Set de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 4 disponibles a través de AI Suggestion Analyzer.

  1. 01

    Evaluar la eficiencia contextual

    Evalúa la eficiencia del momento de la sugerencia en relación con la acción del usuario.

  2. 02

    Informe de puntuación de calidad

    Calcula la puntuación general y el estado de las sugerencias de IA.

  3. 03

    Métricas de aceptación de sugerencias

    Calcula métricas de rendimiento crudas para entender cómo interactúan los usuarios con las sugerencias de IA.

  4. 04

    Desglose de rendimiento por tipo

    Identifica qué categorías de sugerencias tienen el mejor rendimiento.

Observada, no estimada

Promedio de 795ms. Rápida en producción.

AI Suggestion Analyzer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 979ms
28 agoHoy
Día más rápido
746ms
Día más lento
979ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+5%

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 Suggestion Analyzer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

AI Suggestion Analyzer Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_xsHdpP3NaeYyySTS8NjlH6HtQFq1f3SHn9JHlq6R/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 Suggestion Analyzer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-suggestion-effectiveness-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xsHdpP3NaeYyySTS8NjlH6HtQFq1f3SHn9JHlq6R/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 Suggestion Analyzer delegan.

Este MCP Connector está diseñado para equipos de producto, diseñadores UX e ingenieros de IA. Si necesitas medir el impacto real de las sugerencias automatizadas en la experiencia del usuario, esta herramienta es esencial. Te permite pasar de la intuición a la decisión basada en datos.

  • 01

    Gerente de Producto (Product Manager)

    Para medir el ROI de las características de IA y priorizar mejoras en la usabilidad.

  • 02

    Diseñador UX/UI

    Para determinar el momento óptimo y la presentación más efectiva de las sugerencias.

  • 03

    Desarrollador de IA/ML

    Para calibrar y mejorar los modelos de sugerencia basándose en métricas de rendimiento reales.

FAQ

Preguntas de quienes usan AI Suggestion Analyzer.

  • 01

    ¿Qué métricas específicas puedo obtener sobre el rendimiento de IA?

    Puedes obtener métricas de rendimiento crudas usando get_suggestion_acceptance_metrics. También puedes calcular la tasa de aceptación, la tasa de modificación y una puntuación de calidad compuesta.

  • 02

    ¿Sirve esto solo para aplicaciones SaaS?

    Sí, está diseñado específicamente para evaluar sugerencias de IA dentro de entornos SaaS. Te ayuda a entender cómo interactúan los usuarios en plataformas de software.

  • 03

    ¿Cómo sé si el momento de la sugerencia es bueno?

    Utiliza la herramienta get_contextual_efficiency_rating. Esta función evalúa si el momento en que aparece la sugerencia es óptimo en relación con la acción que realiza el usuario.

  • 04

    ¿Qué pasa si mis sugerencias son de diferentes tipos?

    Puedes usar get_type_performance_breakdown para identificar qué categorías de sugerencias tienen el mejor rendimiento. Esto te ayuda a enfocar tus esfuerzos de mejora.

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