An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Learning Velocity Tracker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。データに基づいた分析で、最短ルートの学習を実現します。

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。

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

  1. 01

    科目の習熟度を分析する

    特定の科目における習熟度レベルを詳細に分析します。

  2. 02

    効率の低いトピックを特定する

    学習の妨げとなっているボトルネックとなるトピックを特定します。

  3. 03

    完了予定時期を予測する

    現在のペースに基づき、カリキュラムがいつ完了するかを予測します。

  4. 04

    全体の学習速度を算出する

    学習全体の進捗スピードを総合的に算出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Exam Preparation

Check your mastery in specific subjects to decide if you need more review before a test.

02

Curriculum Planning

Use completion projections to set realistic goals for finishing a course.

03

Study Optimization

Find topics where you are spending too much time to improve accuracy and shift your focus.

04

Progress Monitoring

Track your global velocity to see if your learning speed is increasing over time.

タスクを自動化

Learning Velocity Trackerを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Learning Velocity Tracker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。

Learning Velocity Tracker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698ms。本番環境で高速。

Learning 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892ms
10月3日今日
最速日
591ms
最遅日
892ms
14日間の傾向
遅延傾向+9%

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 Learning 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 Learning 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。

Learning 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_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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 — Learning Velocity Tracker capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "learning-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YBl0lFC2ov0KNtvsy9sQb18c02EEOO1YeT7UFnCm/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？ Learning Velocity Tracker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

Learning Velocity Trackerユーザーが任せたい仕事のために。

効率的な学習管理を求める学生や研究者、資格試験の受験者に最適です。データに基づいて学習計画を最適化したいと考えている方に役立ちます。

  • 01

    学生・受験生

    試験合格に向けて、学習の進捗と弱点を正確に把握したい方。

  • 02

    研究者・専門職

    膨大な知識を習得する際、学習の効率性を数値で管理したい方。

  • 03

    教育プランナー

    学習者の進捗データを分析し、最適な学習カリキュラムを設計したい方。

FAQ

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

  • 01

    What does this MCP actually track?

    It tracks the relationship between the time you spend on a topic and your mastery of that topic.

  • 02

    How can I find out when I will finish my course?

    You can ask your agent to use the predict_completion_timeline capability to get an estimated date based on your current pace.

  • 03

    Can I see which topics are a waste of my time?

    Yes, the identify_low_yield_topics capability finds subjects where high study duration results in low accuracy.

  • 04

    Which AI clients can use this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 05

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after you connect.

  • 06

    How does the capability calculate learning velocity?

    It calculates velocity by dividing the total number of completed topics by the cumulative time spent on all studied topics, converted into hours.

  • 07

    What is a 'low yield' topic?

    A topic is flagged as low yield if it requires a high amount of study time but results in a low mastery rate, indicating an inefficient use of your study sessions.

  • 08

    Can I predict completion for a specific subject?

    Yes, by using the predict_completion_timeline capability and providing a target subject name, you can get an estimate of remaining hours and a projected completion date.

さがす

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