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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Utilisez AI Suggestion Analyzer avec votre IA.

Connectez votre compte une fois et laissez l'IA que vous utilisez déjà travailler avec, sans construire une autre intégration. Optimisez l'expérience utilisateur et la performance de votre produit.

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 Suggestion Analyzer.

Voici les actions exactes que votre IA peut choisir quand vous lui demandez de travailler avec AI Suggestion Analyzer.

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

Observée, pas estimée

Moyenne de 795 ms. Rapide en production.

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

Moyenne quotidiennePic à 979 ms
28 aoûtAujourd'hui
Jour le plus rapide
746ms
Jour le plus lent
979ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+5%

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

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

    Quelles métriques spécifiques ce Connector peut-il analyser ?

    Il calcule plusieurs indicateurs clés de performance (KPI) : le taux d'acceptation, le taux de modification, le score de qualité global, et l'efficacité contextuelle des suggestions IA.

  • 02

    Est-ce que l'analyse est limitée aux applications SaaS ?

    Non, ce MCP Connector est spécifiquement conçu pour évaluer l'efficacité des suggestions IA dans les environnements SaaS, vous permettant de mesurer l'impact de vos outils.

  • 03

    Comment puis-je déterminer si le timing d'une suggestion est optimal ?

    Vous pouvez utiliser la fonction get_contextual_efficiency_rating pour évaluer l'efficacité de la suggestion en fonction du moment où elle apparaît par rapport à l'action de l'utilisateur.

  • 04

    Obtiendrai-je des données brutes ou seulement des scores ?

    Vous pouvez obtenir les deux. Utilisez get_suggestion_acceptance_metrics pour les données brutes de performance, et get_quality_score_report pour un score de qualité synthétique.

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