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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Utilisez AI Feature Discovery Analytics avec votre IA.

Connectez votre compte une fois et laissez l'IA que vous utilisez déjà travailler avec, sans construire une autre intégration. Identifiez les frictions et accélérez l'adoption de vos nouveautés.

Included with plan

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

Ensemble complet · 4 capacités

L'ensemble complet des capacités de AI Feature Discovery Analytics.

Voici les actions exactes que votre IA peut choisir quand vous lui demandez de travailler avec AI Feature Discovery Analytics.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via AI Feature Discovery Analytics.

  1. 01

    Calculer les métriques de découverte

    Fournit le score de santé fondamental du lancement d'une fonctionnalité IA.

  2. 02

    Évaluer la performance des canaux

    Détermine quels chemins marketing ou UI sont les plus efficaces pour stimuler l'engagement.

  3. 03

    Analyser la vélocité de découverte

    Mesure la rapidité de l'adoption et identifie les retards de notoriété des fonctionnalités.

  4. 04

    Générer une stratégie d'accélération

    Fournit des conseils exploitables pour améliorer la découverte en fonction des lacunes de performance actuelles.

Observée, pas estimée

Moyenne de 852 ms. Rapide en production.

AI Feature Discovery Analytics est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1068 ms
28 aoûtAujourd'hui
Jour le plus rapide
744ms
Jour le plus lent
1068ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+13%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 4 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 AI Feature Discovery Analytics, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Feature Discovery Analytics. 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.

AI Feature Discovery Analytics Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_M2ugyR0bdwPEifqVrgkiN2rOjMAmxmSaK4RbYzhA/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 — AI Feature Discovery Analytics capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-discovery-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M2ugyR0bdwPEifqVrgkiN2rOjMAmxmSaK4RbYzhA/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

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de AI Feature Discovery Analytics délèguent.

Ce connecteur est essentiel pour les équipes qui cherchent à optimiser le cycle de vie de leurs fonctionnalités. Il s'adresse aux professionnels du produit qui doivent transformer les données d'utilisation brutes en stratégies d'amélioration concrètes. Vous y trouverez des outils pour comprendre non seulement si les utilisateurs utilisent une fonctionnalité, mais comment ils la trouvent.

  • 01

    Product Manager

    Pour mesurer l'impact réel des lancements de fonctionnalités et ajuster le roadmap produit.

  • 02

    Product Owner

    Pour identifier les points de friction dans l'expérience utilisateur et améliorer le taux d'adoption.

  • 03

    Analyste CX

    Pour évaluer l'efficacité des parcours utilisateurs et des canaux de découverte.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Feature Discovery Analytics.

  • 01

    Quelles métriques spécifiques ce connecteur MCP peut-il suivre ?

    Il suit des métriques clés telles que le taux de découverte, la performance des canaux de découverte et la vélocité d'adoption. Ces données vous permettent de comprendre l'engagement utilisateur à différents niveaux.

  • 02

    Ce connecteur est-il uniquement destiné aux fonctionnalités IA ?

    Il est spécialisé dans l'analyse des fonctionnalités IA, mais il est conçu pour fournir un moteur analytique robuste qui peut être adapté à l'évaluation des lancements de nouvelles fonctionnalités dans un contexte SaaS.

  • 03

    Comment puis-je utiliser les données pour améliorer l'UI ?

    En utilisant des outils comme analyze_discovery_velocity, vous pouvez identifier les retards de notoriété. Le connecteur vous aide à localiser les points de friction dans le placement de l'interface utilisateur pour des améliorations ciblées.

  • 04

    Le connecteur fournit-il des recommandations d'action ?

    Oui. En plus des données brutes, l'outil generate_acceleration_strategy vous fournit des conseils exploitables pour améliorer la découverte, en fonction des lacunes de performance que vous avez identifiées.

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