An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Data Analysis Prover 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. Asegura la integridad y rigor de tus conclusiones de datos.

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 · 1 capacidad

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01

1 capacidad en este set.

Parte de 1 disponible a través de Data Analysis Prover.

  1. 01

    Validar análisis de datos

    Realiza una revisión técnica de nivel experto sobre la calidad de la muestra, la validez causal, las distribuciones, la significancia estadística y la integridad visual de tus resultados.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

A/B Test Auditing

Verify that a winning variant is actually significant and has a meaningful effect size.

02

Marketing Attribution

Check if increased spend actually caused sales or if other factors were at play.

03

Survey Analysis

Confirm that a small sample size isn't being used to make broad, unrepresentative claims.

04

Reporting Accuracy

Ensure that dashboards and charts don't use truncated axes to trick stakeholders.

Automatiza una tarea

Pon Data Analysis Prover 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

Data Analysis Prover 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 Data Analysis Prover 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 844ms. Rápida en producción.

Data Analysis Prover se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1421ms
3 octHoy
Día más rápido
718ms
Día más lento
1421ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-6%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 1 capacidad llega lista 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 Data Analysis Prover, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Data Analysis Prover Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 Data Analysis Prover 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 Data Analysis Prover delegan.

Profesionales que toman decisiones basadas en datos y necesitan garantizar que sus conclusiones sean estadísticamente sólidas.

  • 01

    Analistas de Datos

    Para verificar la metodología y evitar sesgos en informes técnicos.

  • 02

    Científicos de Datos

    Para asegurar que las pruebas de hipótesis y las distribuciones sean las correctas.

  • 03

    Equipos de Marketing

    Para no confundir correlaciones con causalidad en campañas de rendimiento.

FAQ

Preguntas de quienes usan Data Analysis Prover.

  • 01

    What does this MCP actually do?

    It forces your AI agent to follow strict statistical protocols, checking everything from sample size to how charts are drawn.

  • 02

    How is this different from a standard data analysis capability?

    Standard capabilities just run math. This MCP acts as a critic that looks for logical and methodological errors like correlation confusion or significance theater.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, it works with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    What is 'Significance Theater'?

    It is when an agent reports a p-value below 0.05 but the actual effect is so small it has no real-world value. This MCP catches that.

  • 05

    Does this MCP host my data?

    No, Vinkius hosts the MCP itself. Your data stays within your AI client's context.

  • 06

    Why is p<0.05 not enough?

    p-value measures probability, not magnitude. Cohen's d: 0.2=small, 0.5=medium, 0.8=large. A p<0.001 with d=0.05 is trivial. Report effect size + 95% CI + practical significance.

  • 07

    When can I say 'causes' vs 'associated with'?

    Only RCTs establish causation. Observational studies show association. Control confounders, test reverse causality, check dose-response. Even then: 'associated with' unless experimental design.

  • 08

    Why is the mean misleading on skewed data?

    Income example: mean $65K, median $45K. The mean is pulled by outliers. Right-skewed data: median represents 'typical' better. Test normality with Shapiro-Wilk before choosing parametric tests.

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