An astronaut overseeing a futuristic data hub
Télécharger le PDFVersion Markdown

Connectez Data Analysis Prover à ChatGPT, Claude et Gemini

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. Assurez la fiabilité de vos conclusions grâce à une analyse critique.

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 · 1 capacité

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01

1 capacité dans cet ensemble.

Sur 1 disponible via Data Analysis Prover.

  1. 01

    Valider une analyse de données

    Soumettez vos conclusions pour un audit statistique complet. L'outil vérifie la représentativité de l'échantillon, la distinction entre corrélation et causalité, la pertinence des tests de distribution et la précision des graphiques.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

A/B Test Auditing

Verify that a winning variant is actually significant and has a meaningful effect size.

02

Marketing Attribution

Check if increased spend actually caused sales or if other factors were at play.

03

Survey Analysis

Confirm that a small sample size isn't being used to make broad, unrepresentative claims.

04

Reporting Accuracy

Ensure that dashboards and charts don't use truncated axes to trick stakeholders.

Automatisez une tâche

Mettez Data Analysis Prover au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Data Analysis Prover 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 Data Analysis Prover 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 844 ms. Rapide en production.

Data Analysis Prover est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1421 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
718ms
Jour le plus lent
1421ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-6%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 1 capacité arrive prête 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 Data Analysis Prover, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Data Analysis Prover. 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.

Data Analysis Prover Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 Data Analysis Prover 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 Data Analysis Prover délèguent.

Cet outil s'adresse aux professionnels qui manipulent des données pour prendre des décisions critiques et qui ne peuvent se permettre d'erreurs d'interprétation.

  • 01

    Data Scientist

    Pour auditer la rigueur méthodologique des modèles et des tests statistiques.

  • 02

    Analyste Marketing

    Pour éviter de surinterpréter des corrélations de campagne et de gaspiller du budget.

  • 03

    Responsable Produit

    Pour valider que les tests A/B et les comportements utilisateurs sont statistiquement robustes.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Data Analysis Prover.

  • 01

    What does this MCP actually do?

    It forces your AI agent to follow strict statistical protocols, checking everything from sample size to how charts are drawn.

  • 02

    How is this different from a standard data analysis capability?

    Standard capabilities just run math. This MCP acts as a critic that looks for logical and methodological errors like correlation confusion or significance theater.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, it works with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    What is 'Significance Theater'?

    It is when an agent reports a p-value below 0.05 but the actual effect is so small it has no real-world value. This MCP catches that.

  • 05

    Does this MCP host my data?

    No, Vinkius hosts the MCP itself. Your data stays within your AI client's context.

  • 06

    Why is p<0.05 not enough?

    p-value measures probability, not magnitude. Cohen's d: 0.2=small, 0.5=medium, 0.8=large. A p<0.001 with d=0.05 is trivial. Report effect size + 95% CI + practical significance.

  • 07

    When can I say 'causes' vs 'associated with'?

    Only RCTs establish causation. Observational studies show association. Control confounders, test reverse causality, check dose-response. Even then: 'associated with' unless experimental design.

  • 08

    Why is the mean misleading on skewed data?

    Income example: mean $65K, median $45K. The mean is pulled by outliers. Right-skewed data: median represents 'typical' better. Test normality with Shapiro-Wilk before choosing parametric tests.

Explorer

Plus dans Statistics

Suggestions

Connectez Data Analysis Prover à Claude, Cursor, ChatGPT et d'autres