An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Learning Velocity Tracker 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. Optimiza tu tiempo de estudio con datos precisos y proyecciones reales.

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 Learning Velocity Tracker.

  1. 01

    Analizar dominio de materias

    Evalúa tu nivel de competencia en una asignatura específica.

  2. 02

    Identificar temas ineficientes

    Detecta aquellos temas que están actuando como cuellos de botella en tu aprendizaje.

  3. 03

    Predecir fecha de finalización

    Calcula la fecha estimada en la que completarás tu plan de estudios actual.

  4. 04

    Calcular velocidad global

    Obtén una visión agregada de tu ritmo de aprendizaje general.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Exam Preparation

Check your mastery in specific subjects to decide if you need more review before a test.

02

Curriculum Planning

Use completion projections to set realistic goals for finishing a course.

03

Study Optimization

Find topics where you are spending too much time to improve accuracy and shift your focus.

04

Progress Monitoring

Track your global velocity to see if your learning speed is increasing over time.

Automatiza una tarea

Pon Learning Velocity Tracker 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

Learning Velocity Tracker 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 Learning Velocity Tracker 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 698ms. Rápida en producción.

Learning Velocity Tracker se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 892ms
3 octHoy
Día más rápido
591ms
Día más lento
892ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+9%

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 Learning Velocity Tracker, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Learning Velocity Tracker Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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 — Learning Velocity Tracker capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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 Learning Velocity Tracker 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 Learning Velocity Tracker delegan.

Este MCP está diseñado para cualquier persona que necesite gestionar grandes volúmenes de información y optimizar su tiempo de estudio.

  • 01

    Estudiantes universitarios

    Para quienes buscan maximizar su rendimiento académico y planificar exámenes.

  • 02

    Investigadores

    Para profesionales que necesitan medir la curva de aprendizaje en nuevos campos técnicos.

  • 03

    Autodidactas

    Para personas que gestionan su propio aprendizaje y necesitan métricas de progreso real.

FAQ

Preguntas de quienes usan Learning Velocity Tracker.

  • 01

    What does this MCP actually track?

    It tracks the relationship between the time you spend on a topic and your mastery of that topic.

  • 02

    How can I find out when I will finish my course?

    You can ask your agent to use the predict_completion_timeline capability to get an estimated date based on your current pace.

  • 03

    Can I see which topics are a waste of my time?

    Yes, the identify_low_yield_topics capability finds subjects where high study duration results in low accuracy.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after you connect.

  • 06

    How does the capability calculate learning velocity?

    It calculates velocity by dividing the total number of completed topics by the cumulative time spent on all studied topics, converted into hours.

  • 07

    What is a 'low yield' topic?

    A topic is flagged as low yield if it requires a high amount of study time but results in a low mastery rate, indicating an inefficient use of your study sessions.

  • 08

    Can I predict completion for a specific subject?

    Yes, by using the predict_completion_timeline capability and providing a target subject name, you can get an estimate of remaining hours and a projected completion date.

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