An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Suggestion Effectiveness Analyzer 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 l'expérience utilisateur et la performance 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 Suggestion Analyzer.

  1. 01

    Évaluer l'efficacité contextuelle de la suggestion

    Évalue le moment optimal de la suggestion par rapport à l'action de l'utilisateur.

  2. 02

    Rapport de score de qualité des suggestions

    Calcule le score de qualité global et le statut des suggestions IA.

  3. 03

    Métriques d'acceptation des suggestions IA

    Calcule les métriques de performance brutes des suggestions IA.

  4. 04

    Ventilation de la performance par type

    Calculates the overall quality score and status of AI suggestions

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Post-Feature Launch Review

After rolling out a new suggestion type, you run the raw performance metrics to see if users are accepting it at the expected rate.

02

Optimizing User Flow

You check the contextual efficiency rating to determine if the suggestion appears right after the user completes a specific action.

03

AI Model Tuning

You use the type performance breakdown to see if the model needs to be retrained for certain suggestion categories.

04

Stakeholder Reporting

You generate a quality score report to give executives a simple, high-level view of AI feature health.

Un connector, toutes les IAs

AI Suggestion Analyzer 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 Suggestion Analyzer 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 856 ms. Rapide en production.

AI Suggestion Analyzer est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1159 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
706ms
Jour le plus lent
1159ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+29%

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 Suggestion Analyzer, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Suggestion Analyzer. 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 Suggestion Analyzer Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_xsHdpP3NaeYyySTS8NjlH6HtQFq1f3SHn9JHlq6R/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 Suggestion Analyzer capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-suggestion-effectiveness-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xsHdpP3NaeYyySTS8NjlH6HtQFq1f3SHn9JHlq6R/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 Suggestion Analyzer 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 Suggestion Analyzer délèguent.

Ce MCP Connector est indispensable pour les équipes de produit et les data analysts qui cherchent à quantifier la valeur réelle des fonctionnalités IA. Si vous développez des outils SaaS et que vous devez prouver l'impact de vos suggestions automatisées sur l'engagement utilisateur, cet outil est fait pour vous. Il transforme les données brutes en indicateurs de performance actionnables.

  • 01

    Product Manager

    Pour mesurer l'impact de l'IA sur le parcours utilisateur et prioriser les améliorations de fonctionnalités.

  • 02

    Data Analyst

    Pour calculer des métriques complexes comme le score de qualité global ou l'efficacité contextuelle.

  • 03

    UX Designer

    Pour évaluer si le timing et la présentation des suggestions améliorent réellement l'expérience utilisateur.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Suggestion Analyzer.

  • 01

    What kind of data does this MCP analyze?

    It analyzes user interaction data within SaaS environments. Specifically, it tracks how often users accept, modify, or ignore AI-generated suggestions.

  • 02

    Is this for all AI products?

    No. This MCP is designed specifically to evaluate the effectiveness and performance of AI-driven suggestions within a product's user flow.

  • 03

    Can I tell if the timing is good?

    Yes. The get_contextual_efficiency_rating capability evaluates suggestion timing, telling you if the advice appeared at the optimal point relative to the user's actions.

  • 04

    Do I need to write code to use this?

    No. You connect your AI client to the Vinkius catalog, and then you simply prompt your agent to run the specific analysis you need.

  • 05

    How is the quality score calculated?

    The quality score combines acceptance and modification rates, giving higher weight to unmodified acceptances. It can also be adjusted based on whether suggestions were proactive.

  • 06

    Can I see which suggestion types are most effective?

    Yes, you can use get_type_performance_breakdown to see the specific acceptance rates for each category of suggestion.

  • 07

    What does the efficiency rating measure?

    The efficiency rating measures how well the timing of a suggestion aligns with user actions using get_contextual_efficiency_rating.

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