An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Accelerator Peer Learning Value Engine à votre IA

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Transformez les données de connexion brutes en intelligence organisationnelle actionable.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 3 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-03

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 3 disponibles via Accelerator Peer Learning Engine.

  1. 01

    Analyser le flux de connaissances

    Évalue comment les événements structurés contribuent à l'intelligence globale du réseau. Il mesure l'impact du savoir partagé sur la communauté.

  2. 02

    Calculer les métriques d'apprentissage par les pairs

    Fournit un état des lieux précis de la santé et de la connectivité actuelle du réseau. Idéal pour identifier les zones de faiblesse ou de surconnexion.

  3. 03

    Estimer la valeur des collaborations

    Convertit l'activité du réseau en une valeur monétaire. Cela représente l'utilité économique réelle de la cohorte de startups.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Evaluating Program Success

After a major workshop, you run the MCP to see exactly how the new knowledge flow increased the overall network intelligence.

02

Due Diligence on Ecosystems

You analyze a potential investment sector by running the MCP to calculate the current peer learning metrics and overall connectivity.

03

Pitching Program Value

You use the collaboration value capability to show investors that the cohort's interactions are worth millions, not just a few meetings.

04

Optimizing Networking Events

You test different event structures by running the MCP to see which type of interaction yields the highest estimated collaboration value.

Automatisez une tâche

Mettez Accelerator Peer Learning Engine au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Accelerator Peer Learning Engine fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Accelerator Peer Learning Engine au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 867 ms. Rapide en production.

Accelerator Peer Learning Engine est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1257 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
650ms
Jour le plus lent
1257ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+25%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 3 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Accelerator Peer Learning Engine, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Accelerator Peer Learning Engine. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Accelerator Peer Learning Engine Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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 — Accelerator Peer Learning Engine capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "accelerator-peer-learning-value-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Accelerator Peer Learning Engine avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Accelerator Peer Learning Engine délèguent.

Ce MCP Connector est essentiel pour les acteurs de l'écosystème startup qui doivent mesurer l'efficacité réelle de leurs réseaux. Si vous gérez des fonds de capital-risque, des programmes d'accélération ou des stratégies de croissance, cet outil vous permet de transformer des données brutes en indicateurs de performance économique et sociale.

  • 01

    Venture Capitalist (VC)

    Pour évaluer la maturité et la profondeur des réseaux de leurs portefeuilles d'investissements.

  • 02

    Directeur d'Accélérateur

    Pour optimiser les événements et les connexions afin de maximiser la valeur de la cohorte.

  • 03

    Stratège d'entreprise

    Pour identifier des opportunités de collaboration externes et monétiser l'intelligence sectorielle.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Accelerator Peer Learning Engine.

  • 01

    What kind of data does this MCP need to run?

    The MCP requires raw connection data, including details about the companies involved, and parameters like sector overlap and company maturity stages. The more detailed the input, the better the output.

  • 02

    Is this for all types of networks, or just startups?

    It is specialized for startup accelerator networks, but its core function is quantifying peer-to-peer learning and collaboration value within a defined cohort.

  • 03

    Can I tell if the connections are valuable enough for investment?

    Yes. By running the estimate_collaboration_value capability, you get a monetary figure that helps you assess the economic utility of the network's interactions.

  • 04

    Does this MCP just count connections?

    No. It goes far beyond counting. It calculates metrics like network density and analyzes how structured events boost knowledge flow, providing deeper insights.

  • 05

    Do I need to write code to use this MCP?

    No. You interact with this MCP through natural language prompts in your AI client. Your agent handles the capability invocation for you.

  • 06

    How does the engine calculate economic impact?

    The engine uses estimate_collaboration_value to sum the worth of individual collaborations, adjusting them by an outcome correlation factor and specific weights assigned to different company stages.

  • 07

    Can I measure the connectivity of my cohort?

    Yes, by using calculate_peer_learning_metrics, you can obtain the peer learning score and network density based on your cohort connections and sector overlap.

  • 08

    How are knowledge sharing events evaluated?

    The analyze_knowledge_flow capability evaluates how events act as catalysts for new connections and measures the resulting engagement index.

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