An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Product Usage Engagement Engine 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. Mide la salud de tu producto y el comportamiento de tus usuarios.

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 Product Usage Engine.

  1. 01

    Calcular puntuación de engagement

    Combina la duración de la sesión, las acciones por sesión y la tasa de adopción de funciones en una única métrica de engagement.

  2. 02

    Generar distribución de usuarios clave

    Divide tu base de usuarios en niveles de actividad para identificar la densidad de tus usuarios más activos.

  3. 03

    Obtener métricas de stickiness

    Calcula la relación DAU/MAU para entender con qué frecuencia los usuarios mensuales regresan cada día.

  4. 04

    Analizar correlación de retención

    Comprueba si un mayor nivel de engagement tiene una relación directa con una mejor retención de usuarios.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Measuring Product Stickiness

Use the stickiness capability to see how frequently your monthly users return to the app every day.

02

Validating Feature Impact

Check if higher feature adoption rates are actually leading to better retention numbers.

03

Identifying Power Users

Run a distribution analysis to see if your product is becoming more or less reliant on a small group of heavy users.

04

Health Monitoring

Generate a single engagement score to track the overall health of user sessions over time.

Un connector, todas las IAs

Product Usage Engine 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 Product Usage Engine 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 875ms. Rápida en producción.

Product Usage Engine se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1009ms
3 octHoy
Día más rápido
787ms
Día más lento
1009ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+6%

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 Product Usage Engine, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

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

Product Usage Engine Connector

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

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_IMtyKtVdvlYPnnZKaSgD803v7RS5yLMjhQH0E1pI/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 — Product Usage Engine capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "product-usage-engagement-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_IMtyKtVdvlYPnnZKaSgD803v7RS5yLMjhQH0E1pI/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 Product Usage Engine 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 Product Usage Engine delegan.

Este MCP está diseñado para equipos que necesitan transformar datos de comportamiento en decisiones estratégicas de producto.

  • 01

    Product Manager

    Para medir la salud del producto y la adopción de nuevas funcionalidades.

  • 02

    Data Analyst

    Para automatizar el cálculo de métricas de retención y correlación de usuario.

  • 03

    Growth Hacker

    Para identificar segmentos de usuarios clave y optimizar el engagement.

FAQ

Preguntas de quienes usan Product Usage Engine.

  • 01

    What is a stickiness ratio?

    It is the ratio of Daily Active Users to Monthly Active Users. It shows how often your monthly users return to your product on a daily basis.

  • 02

    How does the engagement score work?

    The capability takes session duration, the number of actions per session, and the feature adoption rate to create a single synthesized score.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    How do I identify power users?

    You use the generate_power_user_distribution capability by passing in a JSON string of user activity days to see how users are distributed across activity tiers.

  • 05

    Does this MCP host my data?

    No, Vinkius hosts the MCP itself, but you provide the specific metrics or data strings to the capabilities when you prompt your agent.

  • 06

    How do I calculate my product's stickiness?

    You can use the get_stickiness_metrics capability by providing your Daily Active Users (DAU) and Monthly Active Users (MAU).

  • 07

    Can I identify my power users?

    Yes, the generate_power_user_distribution capability provides a breakdown of activity levels and identifies the ratio of power users within a 30-day window.

  • 08

    How is the engagement score determined?

    The calculate_engagement_score capability synthesizes session duration, action density, and feature adoption rates into a single score.

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