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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 4機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Retention Analyticsで使える4機能の一部です。
- 01
利用頻度と定着率の相関分析
AI機能の利用頻度とユーザーの定着率の統計的な関連性を測定します。どの程度の利用が継続利用に結びつくかを把握できます。
- 02
AI機能による定着率向上率の算出
特定のAI機能がもたらす、定着率のパーセンテージ増加を正確に計算します。機能の貢献度を数値で把握できます。
- 03
AI機能の投資対効果(ROI)推定
コストと防止できたチャーン価値に基づき、AI機能の投資対効果(ROI)を推定します。経済的な価値を評価できます。
- 04
ユーザーセグメント別の影響概要取得
異なるユーザー層(セグメント)ごとに、AI機能がもたらす影響の概要を比較して提供します。ターゲット別の効果測定が可能です。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Justifying New Features
A Product Manager needs to prove the value of a new AI summarizer. They use this MCP to calculate the ROI based on projected churn savings.
Optimizing the Roadmap
A team wants to know which user segment benefits most from AI capabilities. They run a segmented impact summary to guide the next development cycle.
Measuring Feature Success
After launching a new autocomplete feature, a Data Analyst uses the retention lift capability to quantify the immediate positive impact.
Identifying Usage Patterns
You want to know if high usage correlates with long-term retention. You run the usage correlation capability to find the statistical link.
1つのConnector、すべてのAI
Retention Analyticsは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le Chat自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。
Retention Analyticsを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。
実測値、推定値ではない
平均906ms。本番環境で高速。
Retention Analyticsは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 702ms
- 最遅日
- 1040ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+14%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。4個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Retention Analytics のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Retention Analytics のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Retention Analytics Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_MSHt7rUhQY5iWnADCndbfeH29Pk3aonUpoBsOFDO/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Retention Analytics capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"ai-feature-retention-analyzer-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_MSHt7rUhQY5iWnADCndbfeH29Pk3aonUpoBsOFDO/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? Retention AnalyticsをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Retention Analyticsユーザーが任せたい仕事のために。
このMCPコネクタは、SaaS製品やサブスクリプションサービスを提供している企業向けです。単に「使われている」だけでなく、「使われることでどれだけビジネス価値が生まれているか」をデータで証明したい方に最適です。AI機能の投資判断や、プロダクトロードマップの優先順位付けに役立ちます。
- 01
プロダクトマネージャー
どのAI機能を強化すべきか、データに基づいた明確な根拠を得るために利用できます。
- 02
グロースハッカー
ユーザーの行動と定着率を結びつけ、より高いエンゲージメントを引き出すための仮説検証に役立ちます。
- 03
マーケティングディレクター
AI機能の価値を定量化し、マーケティング資料や投資家への説明に説得力のあるデータを提供できます。
FAQ
Retention Analyticsユーザーからのよくある質問。
- 01
Does this MCP only calculate retention lift?
No. While calculating retention lift is a core function, you can also check the statistical correlation between usage and retention, estimate the feature's ROI, and summarize impact by user segment.
- 02
What kind of data does the MCP need to run?
The MCP requires data points like usage group retention rates, non-usage group retention rates, feature costs, and projected churn values to run its calculations accurately.
- 03
Can I compare different user groups?
Yes. The get_segmented_impact_summary capability allows you to compare how different user tiers or segments are affected by the AI features.
- 04
Is this for general analytics or specific AI features?
It is specifically designed to measure the impact of AI-driven features. It helps you quantify the value of your AI investments, not general product usage.
- 05
How do I calculate the retention boost from a specific feature?
You can use the calculate_retention_lift capability by providing the feature ID, the cohort size, and the retention rates for both the usage and non-usage groups.
- 06
Can I see how different user segments are affected by AI features?
Yes, the get_segmented_impact_summary capability provides adoption rates and average lift for specific user segments like Enterprise or Free tiers.
- 07
How is the ROI of an AI feature determined?
The estimate_feature_roi capability calculates the ratio of prevented churn value against the annual maintenance cost, adjusting for the feature's maturity stage.
さがす
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