An astronaut overseeing a futuristic data hub
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AI Latency Perception ScoreをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。ユーザー離脱リスクと収益損失を数値で可視化し、最適な改善策を導き出します。

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

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。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

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。

Kill Switch02

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。

ユーザーごとのFinOps03

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。

機能セット01 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

AI Latency Perception Scoreで使える4機能の一部です。

  1. 01

    遅延による満足度低下の算出

    現在の応答速度がユーザー満足度にどれだけ悪影響を及ぼしているかを測定し、具体的なスコアとして算出します。

  2. 02

    最適化による投資対効果の算出

    遅延を削減するための技術的投資がもたらす潜在的なROIを計算し、費用対効果を明確に判断できます。

  3. 03

    ユーザー離脱によるコスト見積もり

    ユーザーの離脱率を具体的な金銭的損失に換算し、経営的なインパクトを数値で可視化します。

  4. 04

    ユーザー離脱予測

    現在の遅延レベルが原因で、サービス利用を停止する可能性のあるユーザーの割合を統計的に推定します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Justifying Infrastructure Upgrades

Before spending millions on a new database, use this MCP to calculate the ROI of reducing latency from 800ms to 400ms.

02

03

Pre-Launch Feature Assessment

If a new feature is expected to slow down the client by 150ms, use this to estimate the resulting drop in user satisfaction.

04

Quarterly Business Review

Present a clear financial model showing that current latency levels are costing the company $X in lost revenue.

1つのConnector、すべてのAI

AI Latency Perception Score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。

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

AI Latency Perception Score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859ms。本番環境で高速。

AI Latency Perception Score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1109ms
10月3日今日
最速日
674ms
最遅日
1109ms
14日間の傾向
安定+3%

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 Latency Perception Score 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 Latency Perception Score 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 Latency Perception Score 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_M93Y4lH2lF0kxBGKE4riESQ0iOb8wxjcUYLNKzRA/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 Latency Perception Score capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ai-latency-perception-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M93Y4lH2lF0kxBGKE4riESQ0iOb8wxjcUYLNKzRA/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 Latency Perception ScoreをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

AI Latency Perception Scoreユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPは、AI SaaSのパフォーマンスとビジネス成果の関連性を理解したい、意思決定層を対象としています。単なる技術的な速度改善に留まらず、遅延が収益や顧客維持に与える影響を定量的に把握し、投資対効果（ROI）を明確にしたい方に最適です。

  • 01

    プロダクトマネージャー

    ユーザー体験とビジネス目標を結びつけ、遅延がどの機能改善に最も影響するかを判断できます。

  • 02

    CTO / エンジニアリング責任者

    インフラストラクチャへの投資を正当化するための具体的なデータ（ROI）を提示し、開発優先順位を決定できます。

  • 03

    ビジネスアナリスト

    ユーザー離脱率や金銭的損失を算出し、経営層に対してデータに基づいた改善提案を行うことができます。

FAQ

AI Latency Perception Scoreユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Is this just a dashboard that shows latency graphs?

    No. It goes beyond simple graphing. This MCP uses your input data to run financial models, calculating the actual monetary loss from user abandonment and the ROI of performance improvements.

  • 02

    What kind of data do I need to provide?

    You need operational metrics, such as your average latency in milliseconds, your user's lifetime value (LTV), and the user tolerance thresholds for your specific industry.

  • 03

    Can I use this to prove that speed matters to investors?

    Yes. The capabilities allow you to generate a clear, quantifiable financial argument. You can project the total estimated financial loss due to abandonment, which is highly effective for investor pitches.

  • 04

    Does this MCP require me to change my existing infrastructure?

    No. This MCP is a decision-support capability. It takes your existing performance data and models the outcomes, helping you decide where to invest money to improve performance.

  • 05

    How does this capability help with business decisions?

    It converts technical latency metrics into financial data, such as abandonment cost and optimization ROI, allowing for data-driven infrastructure planning.

  • 06

    Can I use this to justify server upgrades?

    Yes, by using calculate_optimization_roi, you can estimate the projected savings from reduced user abandonment compared to the cost of the upgrade.

  • 07

    What metrics are required for abandonment prediction?

    To use predict_user_abandonment, you need the average response time, the user's tolerance threshold, and the abandonment sensitivity factor.

さがす

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