An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Feature Error Metrics 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 brutes en stratégies de fiabilité claires pour vos utilisateurs.

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 · 4 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via AI Feature Error Metrics.

  1. 01

    Analyser les priorités de fiabilité

    Génère une liste stratégique des types d'erreurs que vous devez corriger en priorité absolue.

  2. 02

    Calculer les métriques d'erreur

    Fournit l'évaluation fondamentale du taux d'erreur et de l'impact direct sur l'utilisateur.

  3. 03

    Évaluer la santé de l'expérience utilisateur

    Traduit les métriques techniques complexes en un diagnostic qualitatif, parfait pour les parties prenantes produit.

  4. 04

    Résumer la distribution des erreurs

    Décompose la manière dont les erreurs sont réparties à travers différentes catégories de votre application.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Post-Launch Stability Check

After rolling out a new AI feature, run the metrics engine to immediately calculate the error rate and user impact score. This tells you if the feature is stable enough for a full release.

02

Prioritizing Tech Debt

When faced with dozens of potential fixes, use the reliability prioritization capability to get a data-backed list of which errors to tackle first.

03

Stakeholder Reporting

Instead of showing a spreadsheet of logs, use the user experience health capability to give executives a clear 'Critical' or 'Stable' status.

04

Debugging Hallucinations

If you suspect model hallucinations are causing issues, use the error distribution capability to confirm if that specific error type is spiking.

Un connector, toutes les IAs

AI Feature Error Metrics 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 AI Feature Error Metrics 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 892 ms. Rapide en production.

AI Feature Error Metrics est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1098 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
712ms
Jour le plus lent
1098ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+11%

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 Error Metrics, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Feature Error Metrics. 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 Error Metrics Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_LsvWKro1aPjHLDI8WFIOQItScUwetDJC8byNtVSJ/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 Error Metrics capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-error-metrics-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_LsvWKro1aPjHLDI8WFIOQItScUwetDJC8byNtVSJ/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 AI Feature Error Metrics 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 AI Feature Error Metrics délèguent.

Cet MCP est indispensable pour les équipes qui gèrent des produits SaaS complexes intégrant de l'IA. Si vous devez prouver la qualité et la fiabilité de vos fonctionnalités IA à vos utilisateurs, cet outil vous fournit les données quantifiables nécessaires. Il transforme les problèmes techniques en priorités stratégiques pour le développement.

  • 01

    Product Manager

    Pour définir les fonctionnalités et prioriser les corrections basées sur l'impact réel sur l'utilisateur.

  • 02

    DevOps Engineer

    Pour surveiller la performance des systèmes IA et réduire les taux d'erreur critiques en production.

  • 03

    Data Scientist

    Pour analyser la distribution des erreurs et comprendre les schémas de défaillance du modèle.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Feature Error Metrics.

  • 01

    Is this just a fancy error counter?

    No. It goes much deeper than raw counts. It calculates the user impact score, which tells you how much friction the error causes for the end user, not just how many times it happened.

  • 02

    What kind of errors can it analyze?

    It handles common AI failures, such as Hallucinations or Model Timeouts, and helps you categorize them to understand their distribution across your user base.

  • 03

    Do I need to be a data scientist to use this?

    No. The capabilities are designed to take raw metrics and translate them into simple, actionable statuses, like 'Critical' or 'Stable,' which product managers can use immediately.

  • 04

    Does this MCP work with all AI clients?

    Yes. Since it's hosted on Vinkius, you connect once from any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and VS Code.

  • 05

    How does this engine calculate user impact?

    The calculate_error_metrics capability calculates impact by weighing the error rate against user visibility and the system's ability to recover via automatic retries.

  • 06

    Can I prioritize specific error types?

    Yes, use analyze_reliability_priorities to rank error types based on their frequency and assigned severity weights.

  • 07

    What is the difference between error rate and effective error rate?

    The error rate is the total frequency of failures, while the effective error rate specifically tracks errors that were neither recovered by the system nor hidden from the user.

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