An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Improvement Velocity Tracker 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. Optimisez vos boucles de feedback et accélérez le développement de votre produit.

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 Improvement Velocity Tracker.

  1. 01

    Calculer l'efficacité du feedback

    Analyse l'efficacité avec laquelle votre équipe transforme les retours bruts en mises à niveau de modèle.

  2. 02

    Obtenir les métriques de satisfaction

    Corrélez les améliorations du modèle avec le sentiment général des utilisateurs.

  3. 03

    Résumé de la vélocité

    Fournit un aperçu général de la performance actuelle de l'amélioration de l'IA.

  4. 04

    Analyser la latence d'amélioration

    Mesure le délai écoulé dans le cycle d'amélioration de votre produit.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Post-Launch Review

After a major feature release, run the velocity summary to determine if the new model improved the overall product speed.

02

Resource Allocation

If the improvement latency is high, you can use the data to argue for dedicated resources to speed up the deployment pipeline.

03

Prioritizing Fixes

By checking feedback efficiency, you can determine which types of user complaints yield the highest return on development time.

04

Quarterly Reporting

Generate reports showing the correlation between model updates and positive shifts in user sentiment.

Un connector, toutes les IAs

AI Improvement Velocity Tracker 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 Improvement Velocity Tracker 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 879 ms. Rapide en production.

AI Improvement Velocity Tracker est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1061 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
707ms
Jour le plus lent
1061ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-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 AI Improvement Velocity Tracker, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Improvement Velocity Tracker. 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 Improvement Velocity Tracker Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 Improvement Velocity Tracker capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-improvement-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 Improvement Velocity Tracker 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 Improvement Velocity Tracker délèguent.

Ce MCP Connector est indispensable pour les équipes qui gèrent le cycle de vie des produits IA. Si vous avez besoin de mesurer l'impact réel des retours utilisateurs sur la performance de votre modèle, cet outil est fait pour vous. Il transforme les données brutes en métriques de performance claires et actionnables.

  • 01

    Chef de produit (Product Manager)

    Pour évaluer l'efficacité des cycles d'amélioration et prioriser les fonctionnalités basées sur la vélocité.

  • 02

    Développeur IA (AI Developer)

    Pour suivre la latence d'amélioration et optimiser les processus techniques de mise à jour du modèle.

  • 03

    Propriétaire de produit (Product Owner)

    Pour corréler directement les changements de modèle avec l'évolution du sentiment utilisateur.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Improvement Velocity Tracker.

  • 01

    What does 'AI improvement velocity' actually measure?

    It measures the speed and effectiveness of your product's ability to incorporate user feedback and deploy model upgrades. It gives you a single score that summarizes the health of your entire feedback loop.

  • 02

    Do I need to manually feed the data into the MCP?

    No. The MCP connects to your existing data sources to calculate metrics like feedback efficiency and latency. You just need to ask your agent for the specific analysis you want.

  • 03

    Can this help me prove ROI on my ML team?

    Yes. By correlating model changes with user sentiment and calculating the implementation rate, you get hard numbers that prove your development efforts are moving the product forward.

  • 04

    What is the difference between efficiency and latency?

    Efficiency measures how well you turn feedback into upgrades. Latency measures how long it takes to get that upgrade out the door. Both are critical to product speed.

  • 05

    How is the velocity score calculated?

    The velocity score is a composite metric that reflects the interplay between implementation speed and the quality of the feedback addressed using analyze_improvement_latency and calculate_feedback_efficiency logic.

  • 06

    Can I filter the summary for a specific feedback entry?

    Yes, you can use the get_velocity_summary capability and provide a specific feedbackId to filter the results.

  • 07

    How does this capability help with user satisfaction?

    By using get_satisfaction_metrics, you can correlate model improvement rates with implementation percentages to identify trends in user sentiment.

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