An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Feature Adoption Analytics 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 vos données d'usage en décisions stratégiques concrètes.

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 Feature Adoption Analytics.

  1. 01

    Calculer les métriques d'adoption

    Fournit un instantané de la progression de l'adoption et prédit la trajectoire de la fonctionnalité.

  2. 02

    Évaluer l'impact sur la rétention

    Détermine si une fonctionnalité spécifique est un levier majeur de la fidélité des utilisateurs.

  3. 03

    Prédire la segmentation d'usage

    Répartit votre base d'utilisateurs en différents niveaux d'usage pour identifier les utilisateurs intensifs et occasionnels.

  4. 04

    Simuler des scénarios de croissance

    Permet de modéliser l'impact des changements de variables produit sur l'adoption future.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Post-Launch Validation

Check if a new feature is actually being adopted as expected after the first few days of release.

02

Retention Audits

Determine if a specific feature is a key reason why users stay with your product.

03

User Segmentation

Identify your power users to better understand who is getting the most value from your updates.

04

Growth Projections

Run simulations to see how improving feature discoverability might change your adoption trajectory.

Un connector, toutes les IAs

Feature Adoption 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 Feature Adoption 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 888 ms. Rapide en production.

Feature Adoption Analytics est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1031 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
722ms
Jour le plus lent
1031ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+7%

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

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Feature Adoption 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.

Feature Adoption Analytics Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Le74ELteNgoiGDAC6NxIt3AoKsK63ogoqWJr21tq/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 — Feature Adoption Analytics capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "feature-adoption-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Le74ELteNgoiGDAC6NxIt3AoKsK63ogoqWJr21tq/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 Feature Adoption 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 Feature Adoption Analytics délèguent.

Ce MCP est destiné aux professionnels de la gestion de produit qui travaillent sur des plateformes SaaS ou des applications mobiles.

  • 01

    Product Manager

    Pour mesurer l'efficacité des nouvelles fonctionnalités et valider la roadmap.

  • 02

    Data Analyst

    Pour transformer les données brutes d'utilisation en indicateurs de croissance exploitables.

  • 03

    Growth Manager

    Pour modéliser des scénarios de croissance et optimiser l'onboarding des utilisateurs.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Feature Adoption Analytics.

  • 01

    How do I use this MCP with Claude?

    You connect to the MCP through the Vinkius platform. Once connected, your Claude client can immediately call the capabilities to analyze your product data.

  • 02

    What kind of data do I need to provide?

    You provide usage counts, retention percentages, or user frequency logs. The AI uses this data to run the specific analytics capabilities.

  • 03

    Can I use this to predict future growth?

    Yes. You can use the simulate_growth_scenarios capability to model how changing product variables will affect your future adoption.

  • 04

    Does this replace my existing analytics dashboard?

    It acts as an intelligence layer on top of your data. It's designed to turn raw numbers into specific insights like retention lift or user segmentation.

  • 05

    Is my data secure?

    Vinkius hosts and manages the MCP, ensuring your connection to your AI client is stable and secure.

  • 06

    How can I predict when a feature will reach its peak usage?

    You can use the calculate_adoption_metrics capability, which provides a saturationEstimate representing the predicted number of days until the adoption rate levels off.

  • 07

    Can I see if a feature is actually helping with user retention?

    Yes, the evaluate_retention_impact capability compares the retention rates of users who adopted the feature against those who did not, providing a retention lift and an impact category.

  • 08

    How do I model the effect of better onboarding?

    Use the simulate_growth_scenarios capability. You can input a proposedOnboardingImprovement to see how it affects the projected adoption rate and the time needed to reach targets.

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