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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。
AI Feature Upsell Correlationで使える4機能の一部です。
- 01
ティアごとの影響を評価する
異なるサブスクリプションティアが、AI機能の利用効果にどのように影響しているかを評価できます。
- 02
収益貢献度をドル建てで算出する
抽象的なアップグレードの増加分を、実際のドル建ての金額に換算し、AI投資の正当性を裏付けます。
- 03
アップグレード確率の上昇率を計算する
AI機能の利用が、アップグレードの確率を何パーセント増加させたかを正確に計算します。
- 04
アップグレードの兆候となる条件を特定する
ユーザーがアップグレードを検討していることを示唆する、具体的な行動条件をピンポイントで検出します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Justifying AI Investment
A founder needs to prove the value of a new AI module to investors. They run the MCP to calculate the revenue attribution, showing a clear dollar return on the development cost.
Optimizing Onboarding Flows
A product team wants to know when to prompt a user to upgrade. They use identify_upgrade_triggers to build a system that alerts them when a user hits a usage threshold on a basic feature.
Pricing Model Review
A pricing analyst wants to know if their 'Pro' tier is actually worth the cost. They use analyze_tier_impact to see if the AI features are more effective for users on the highest tier.
Measuring Feature Success
A marketing team needs to report the success of a new AI feature launch. They use calculate_upsell_lift to show the percentage increase in upgrades directly tied to the new feature's adoption.
1つのConnector、すべてのAI
AI Feature Upsell Correlation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。
AI Feature Upsell Correlation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853ms。本番環境で高速。
AI Feature Upsell Correlation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
- 736ms
- 最遅日
- 1120ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+31%
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 AI Feature Upsell Correlation 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 AI Feature Upsell Correlation 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。
AI Feature Upsell Correlation 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_o7UthbwlZ6Sg5XpqirlXKWAlaRg54PwMhmyuzh9G/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 — AI Feature Upsell Correlation capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"ai-feature-upsell-correlation-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_o7UthbwlZ6Sg5XpqirlXKWAlaRg54PwMhmyuzh9G/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? AI Feature Upsell CorrelationをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
AI Feature Upsell Correlationユーザーが任せたい仕事のために。
本MCPは、SaaSビジネスの成長戦略に関わるデータ分析担当者やプロダクトマネージャーに最適です。AI機能の導入が本当に収益に結びついているのか、その相関関係を定量的に把握できます。投資対効果(ROI)を明確にし、次のプロダクト開発の優先順位付けに役立ててください。
- 01
プロダクトマネージャー
どのAI機能を強化すれば、最もアップグレード率が上がるか、改善点を特定できます。
- 02
データアナリスト
AI利用と収益増加の間の相関関係を数値で証明し、経営層への提案資料作成に役立ちます。
- 03
マーケティング責任者
アップグレードのトリガーとなるユーザー行動を把握し、効果的なマーケティング施策を設計できます。
FAQ
AI Feature Upsell Correlationユーザーからのよくある質問。
- 01
Does this MCP tell me if my AI features are good?
It doesn't tell you if they're 'good' in a general sense. It tells you if they are good for your bottom line. It quantifies the financial impact, specifically how AI usage drives upgrade probability and revenue.
- 02
Do I need to worry about data volume?
The MCP is designed to handle the metrics needed for SaaS revenue models. It provides capabilities to calculate both the percentage lift and the actual dollar value of that growth.
- 03
Can I use this with different AI clients?
Yes. Since it's hosted on Vinkius, you connect your client once, and it gives you access to the entire catalog, including this MCP, regardless of whether you use Claude, Cursor, or another compatible agent.
- 04
What kind of data does it analyze?
It analyzes user behavior, subscription tier data, and feature usage frequency. This allows it to pinpoint specific triggers that suggest a user is ready for an upgrade.
- 05
How is the upsell lift calculated?
The calculate_upsell_lift capability compares the upgrade rate of users who use AI features against the baseline rate of users who do not.
- 06
Can I identify users ready to upgrade?
Yes, by using identify_upgrade_triggers, you can detect when a user's interaction frequency with gated features suggests they are ready for a higher tier.
- 07
How does this help with revenue forecasting?
The calculate_revenue_attribution capability translates the observed lift into specific dollar amounts, helping you justify AI development costs.
さがす
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『AI Feature Upsell Correlation』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続
