An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Cohort Retention Analytics 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. Transforma datos brutos en decisiones estratégicas sobre la salud de tu producto.

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 Cohort Retention Analytics.

  1. 01

    Calcular tiempo de vida promedio

    Determina el número esperado de meses que un usuario se mantiene activo en el servicio.

  2. 02

    Generar curva de retención

    Crea una secuencia de puntos de datos que representan la disminución de una cohorte a través del tiempo.

  3. 03

    Evaluar hitos de retención

    Verifica el porcentaje específico de retención de un usuario en un momento determinado.

  4. 04

    Comparar con estándares del sector

    Compara una métrica específica contra los estándares de la industria predefinidos para la categoría de producto elegida.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Measuring Product Stickiness

Your agent builds a retention curve from monthly data to show how quickly users leave.

02

Benchmarking Growth

You compare your current E-Commerce retention against industry standards to see if you are at risk.

03

Predicting LTV

The AI uses lifetime calculations to help you understand the long-term value of your cohorts.

04

Milestone Tracking

You check if your cohort hit a specific retention target at the three-month mark.

Automatiza una tarea

Pon Cohort Retention Analytics a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Cohort Retention 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 Cohort Retention 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 696ms. Rápida en producción.

Cohort Retention Analytics se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 850ms
3 octHoy
Día más rápido
518ms
Día más lento
850ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+13%

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 Cohort Retention Analytics, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Cohort Retention Analytics Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_0clZooXkip3nj1SVREyeX8jIZAq7iA6bQySCHT9q/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 — Cohort Retention Analytics capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "cohort-retention-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_0clZooXkip3nj1SVREyeX8jIZAq7iA6bQySCHT9q/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 Cohort Retention 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 Cohort Retention Analytics delegan.

Profesionales que necesitan entender el comportamiento de sus usuarios a largo plazo y la salud de su modelo de negocio.

  • 01

    Product Manager

    Para evaluar la retención de usuarios y la evolución de las funcionalidades del producto.

  • 02

    Analista de Datos

    Para automatizar el cálculo de cohortes y comparaciones con benchmarks del mercado.

  • 03

    Estratega de Growth

    Para identificar puntos de fuga en el ciclo de vida del cliente y optimizar la permanencia.

FAQ

Preguntas de quienes usan Cohort Retention Analytics.

  • 01

    What industries is this MCP benchmarked for?

    The MCP includes hardcoded benchmarks for SaaS, E-Commerce, Gaming, and FinTech.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect it once and it is ready to use.

  • 04

    Can I use this to calculate user lifetime?

    Yes, the calculate_average_lifetime capability determines the expected number of months a user stays active.

  • 05

    How do I compare my data to industry standards?

    Use the compare_performance_to_benchmark capability to check your metrics against specific category standards.

  • 06

    How do I calculate the retention curve?

    Use the calculate_retention_curve capability by providing an array of retention rates where the first element is 1.0 (representing 100% retention at Month 0).

  • 07

    How can I check if my SaaS retention is good?

    Use the compare_performance_to_benchmark capability. Pass 'SaaS' as the product category and your observed metric as the actual value to see if it is 'Above Benchmark' or 'At Risk'.

  • 08

    What does average lifetime represent in this capability?

    The calculate_average_lifetime capability calculates the expected number of months a user remains active by summing all retention rates provided in your input array.

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