PDFをダウンロードMarkdown版
ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

AI Feature Usage AnalyticsをAIで使う。

アカウントを一度接続するだけで、いつも使っているAIに仕事を任せられます。追加の連携開発は不要。ユーザーの行動データから、製品の成長戦略を明確に導き出します。

Included with plan

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

完全セット · 4機能

AI Feature Usage Analyticsの全機能セット。

AI Feature Usage Analyticsに仕事を頼むとき、AIが選べる正確なアクションです。

機能セット01 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

AI Feature Usage Analyticsで使える4機能の一部です。

  1. 01

    エンゲージメントの推移を測定

    AI機能への関与度合いが時間とともにどのように変化しているか、その方向性と速度を特定します。

  2. 02

    ユーザー層別の比較分析

    異なるユーザーティア（層）間におけるAIエンゲージメントの主要な指標を比較し、差異を明確にします。

  3. 03

    定着率（DAU/MAU）の算出

    特定のユーザーセグメントにおける定着率（DAU/MAU）を計算し、サービスの利用頻度を定量化します。

  4. 04

    利用度の分布分析

    ユーザー全体におけるAI利用の強度（頻度）の分布を分析し、利用パターンの傾向を把握します。

実測値、推定値ではない

平均878ms。本番環境で高速。

AI Feature Usage Analyticsは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1027ms
8月28日今日
最速日
786ms
最遅日
1027ms
14日間の傾向
改善傾向-18%

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 Usage 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 AI Feature Usage 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。

AI Feature Usage 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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 — AI Feature Usage Analytics capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-usage-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/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

対象ユーザー

AI Feature Usage Analyticsユーザーが任せたい仕事のために。

本MCP Connectorは、AI製品の成長戦略を担う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。ユーザーがAI機能をどのように使い、どこで離脱しているかを深く理解することで、具体的な改善点を見つけ出すことができます。

  • 01

    プロダクトマネージャー

    AI機能の利用状況を把握し、次の開発ロードマップを決定する際に利用します。

  • 02

    データアナリスト

    ユーザーセグメントごとの行動指標を比較し、統計的な傾向を導き出す分析に役立ちます。

  • 03

    グロースマーケター

    エンゲージメントの推移を追跡し、ユーザーの定着率向上に向けた施策立案を行います。

FAQ

AI Feature Usage Analyticsユーザーからのよくある質問。

  • 01

    このMCP Connectorでどのような指標が測定できますか？

    定着率（DAU/MAU）の算出、エンゲージメントの経時的な推移、利用度の分布、そしてユーザー層別の行動指標の比較が可能です。

  • 02

    ユーザーの行動パターンを分析する目的は何ですか？

    ユーザーがAI機能のどの利用パターンを好むか、どのセグメントが特に利用しているかを把握し、製品の改善点を見つけるためです。

  • 03

    セグメント比較はどのように行えますか？

    異なるユーザーティア（例：プロ、エンタープライズ）間で、エンゲージメントや利用度などの主要な指標を比較分析できます。

  • 04

    このConnectorはリアルタイムのデータを提供しますか？

    本Connectorは、ユーザーの行動データに基づき、エンゲージメントの推移や利用分布といった深い洞察を提供します。具体的なデータ更新頻度はVinkiusの仕様をご確認ください。

さがす

Analyticsの他のコネクタ

おすすめ