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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

AI Improvement Velocity Tracker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。フィードバックループの効率を測定し、製品開発のボトルネックを特定できます。

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

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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 Improvement Velocity Trackerの全機能セット。

AI Improvement Velocity Tracker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 Improvement Velocity Trackerで使える4機能の一部です。

  1. 01

    フィードバックからモデルアップグレードへの変換効率を分析

    チームが収集した生のフィードバックを、実際にモデルのアップグレードにどれだけ効果的に変えているかを分析します。

  2. 02

    モデル改善とユーザーの感情を関連付け

    モデルの変更や改善が、実際にユーザーの感情や満足度にどのような影響を与えたかを関連付けて測定します。

  3. 03

    現在のAI改善パフォーマンスの全体的な概要を提供

    AI製品の改善パフォーマンスに関する、高レベルな全体像を一度に確認できます。

  4. 04

    改善サイクルにおける時間的な遅延を測定

    フィードバックが収集されてから、実際にモデルに反映されるまでの時間的な遅延（レイテンシー）を測定します。

実測値、推定値ではない

平均830ms。本番環境で高速。

AI Improvement Velocity Tracker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984ms
8月28日今日
最速日
741ms
最遅日
984ms
14日間の傾向
遅延傾向+7%

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 Improvement Velocity Tracker 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 Improvement Velocity Tracker 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 Improvement Velocity Tracker 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_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 Improvement Velocity Tracker capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ai-improvement-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 Improvement Velocity Trackerユーザーが任せたい仕事のために。

AI製品の品質向上や開発速度の最適化に取り組むプロダクトチームに最適です。このMCP Connectorは、単なるデータ収集に留まらず、フィードバックが実際に製品改善に結びついているかという「速度」と「効率」を定量的に可視化します。

  • 01

    プロダクトマネージャー

    製品ロードマップの優先順位付けや、開発チームへの改善目標設定に利用できます。

  • 02

    AI/MLエンジニア

    モデルの改善サイクルにおけるボトルネックや、遅延の原因特定に役立ちます。

  • 03

    プロダクトオーナー

    ユーザーフィードバックと製品改善の相関関係を把握し、投資対効果を測定できます。

FAQ

AI Improvement Velocity Trackerユーザーからのよくある質問。

  • 01

    このMCPコネクタで具体的にどのような指標がわかりますか？

    主に「フィードバック速度スコア」「実装進捗率」「改善遅延時間」「ユーザー満足度」といった、AI製品の進化速度と効率に関する指標を測定できます。

  • 02

    どのような種類のデータが入力として必要ですか？

    ユーザーからの生のフィードバックデータ、モデルのバージョン情報、およびそれらが実装された日時などの時系列データが分析に利用されます。

  • 03

    単にフィードバックを集めるだけではダメですか？

    いいえ、単に集めるだけでなく、そのフィードバックがどれだけ効率的にモデルのアップグレードに変換されているかという「変換効率」を測定することが重要です。

  • 04

    「改善遅延」とは具体的に何を指しますか？

    これは、ユーザーがフィードバックを提供してから、そのフィードバックが実際にモデルの改善に反映されるまでの時間的な遅れ（レイテンシー）を指します。

さがす

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