An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Learning Velocity Tracker 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. Mesurez votre vitesse d'apprentissage et anticipez vos résultats.

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 Learning Velocity Tracker.

  1. 01

    Analyser la maîtrise d'un sujet

    Évalue votre niveau de compétence pour une matière spécifique.

  2. 02

    Identifier les sujets peu productifs

    Repère les thématiques qui freinent votre progression ou consomment trop de temps.

  3. 03

    Prédire la date de fin

    Estime la date d'achèvement de votre programme d'études actuel.

  4. 04

    Calculer la vitesse globale

    Calcule votre rythme d'apprentissage moyen sur l'ensemble de votre cursus.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Exam Preparation

Check your mastery in specific subjects to decide if you need more review before a test.

02

Curriculum Planning

Use completion projections to set realistic goals for finishing a course.

03

Study Optimization

Find topics where you are spending too much time to improve accuracy and shift your focus.

04

Progress Monitoring

Track your global velocity to see if your learning speed is increasing over time.

Automatisez une tâche

Mettez Learning Velocity Tracker 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

Learning 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 Learning 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 698 ms. Rapide en production.

Learning Velocity Tracker est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 892 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
591ms
Jour le plus lent
892ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+9%

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 Learning Velocity Tracker, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Learning 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.

Learning Velocity Tracker Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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 — Learning Velocity Tracker capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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 Learning 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 Learning Velocity Tracker délèguent.

Cet outil s'adresse aux apprenants exigeants qui souhaitent transformer leur temps d'étude en résultats mesurables.

  • 01

    Étudiants en cursus intensif

    Pour optimiser la préparation d'examens ou de concours.

  • 02

    Apprenants autonomes

    Pour suivre la progression de formations en ligne ou de l'auto-apprentissage.

  • 03

    Chercheurs et académiques

    Pour analyser l'efficacité de l'acquisition de nouvelles connaissances complexes.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Learning Velocity Tracker.

  • 01

    What does this MCP actually track?

    It tracks the relationship between the time you spend on a topic and your mastery of that topic.

  • 02

    How can I find out when I will finish my course?

    You can ask your agent to use the predict_completion_timeline capability to get an estimated date based on your current pace.

  • 03

    Can I see which topics are a waste of my time?

    Yes, the identify_low_yield_topics capability finds subjects where high study duration results in low accuracy.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after you connect.

  • 06

    How does the capability calculate learning velocity?

    It calculates velocity by dividing the total number of completed topics by the cumulative time spent on all studied topics, converted into hours.

  • 07

    What is a 'low yield' topic?

    A topic is flagged as low yield if it requires a high amount of study time but results in a low mastery rate, indicating an inefficient use of your study sessions.

  • 08

    Can I predict completion for a specific subject?

    Yes, by using the predict_completion_timeline capability and providing a target subject name, you can get an estimate of remaining hours and a projected completion date.

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