An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Feature Retention Analyzer à ChatGPT et Claude

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 d'usage en croissance mesurable de votre base clients.

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 Retention Analytics.

  1. 01

    Mesurer le lien usage et rétention

    Ce connecteur mesure le lien statistique entre la fréquence d'utilisation d'une fonctionnalité IA et la rétention de vos utilisateurs.

  2. 02

    Calculer le gain de rétention

    Il calcule le pourcentage d'augmentation de la rétention directement attribué à l'utilisation de la fonctionnalité IA.

  3. 03

    Estimer le ROI d'une fonctionnalité

    Il estime le retour sur investissement (ROI) d'une fonctionnalité IA en fonction de son coût et de la valeur des désabonnements évités.

  4. 04

    Résumer l'impact par segment

    Ce module fournit un résumé détaillé de l'impact des fonctionnalités IA sur différents segments d'utilisateurs.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Justifying New Features

A Product Manager needs to prove the value of a new AI summarizer. They use this MCP to calculate the ROI based on projected churn savings.

02

Optimizing the Roadmap

A team wants to know which user segment benefits most from AI capabilities. They run a segmented impact summary to guide the next development cycle.

03

Measuring Feature Success

After launching a new autocomplete feature, a Data Analyst uses the retention lift capability to quantify the immediate positive impact.

04

Identifying Usage Patterns

You want to know if high usage correlates with long-term retention. You run the usage correlation capability to find the statistical link.

Un connector, toutes les IAs

Retention Analytics 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 Retention Analytics 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 906 ms. Rapide en production.

Retention Analytics est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1040 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
702ms
Jour le plus lent
1040ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+14%

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 Retention Analytics, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Retention 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.

Retention Analytics Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_MSHt7rUhQY5iWnADCndbfeH29Pk3aonUpoBsOFDO/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 — Retention Analytics capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-retention-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_MSHt7rUhQY5iWnADCndbfeH29Pk3aonUpoBsOFDO/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 Retention Analytics 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 Retention Analytics délèguent.

Ce MCP Connector est indispensable pour les équipes qui doivent prouver la valeur économique de leurs fonctionnalités IA. Si vous avez besoin de transformer des données d'usage brutes en métriques de croissance claires (rétention, ROI), cet outil est fait pour vous. Il vous permet de justifier les investissements en IA auprès de la direction.

  • 01

    Chef de produit (Product Manager)

    Pour valider l'impact réel de chaque fonctionnalité IA sur le taux de rétention utilisateur.

  • 02

    Directeur Marketing (CMO)

    Pour mesurer le retour sur investissement (ROI) des campagnes basées sur l'IA et optimiser les parcours clients.

  • 03

    Analyste Business (Business Analyst)

    Pour établir des corrélations statistiques solides entre l'engagement utilisateur et la valeur client à long terme.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Retention Analytics.

  • 01

    Does this MCP only calculate retention lift?

    No. While calculating retention lift is a core function, you can also check the statistical correlation between usage and retention, estimate the feature's ROI, and summarize impact by user segment.

  • 02

    What kind of data does the MCP need to run?

    The MCP requires data points like usage group retention rates, non-usage group retention rates, feature costs, and projected churn values to run its calculations accurately.

  • 03

    Can I compare different user groups?

    Yes. The get_segmented_impact_summary capability allows you to compare how different user tiers or segments are affected by the AI features.

  • 04

    Is this for general analytics or specific AI features?

    It is specifically designed to measure the impact of AI-driven features. It helps you quantify the value of your AI investments, not general product usage.

  • 05

    How do I calculate the retention boost from a specific feature?

    You can use the calculate_retention_lift capability by providing the feature ID, the cohort size, and the retention rates for both the usage and non-usage groups.

  • 06

    Can I see how different user segments are affected by AI features?

    Yes, the get_segmented_impact_summary capability provides adoption rates and average lift for specific user segments like Enterprise or Free tiers.

  • 07

    How is the ROI of an AI feature determined?

    The estimate_feature_roi capability calculates the ratio of prevented churn value against the annual maintenance cost, adjusting for the feature's maturity stage.

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