An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Product Market Fit Score Engine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。プロダクトの市場適合性を正確に数値化します

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。

Product-Market Fit Scoreで使える4機能の一部です。

  1. 01

    コホートのバイアス補正

    アーリーアダプターと一般市場の間の潜在的なバイアスを考慮して、PMFスコアを調整します。

  2. 02

    PMF総合スコアの算出

    定性的なユーザー感情と定量的なビジネス指標を組み合わせ、0から100までの最終的なPMFスコアを生成します。

  3. 03

    感情指標の分析

    生のアンケート回答を分析し、プロダクトの定性的な健全性を判断します。

  4. 04

    市場準備性のガイダンス取得

    PMFスコアと市場準備レベルに基づき、実行可能なビジネスの方向性を提示します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Validating Market Readiness

Determine if you should invest in growth or if you need to fix product stability first.

02

Survey Processing

Turn a pile of raw user survey responses into a structured sentiment report.

03

Bias Adjustment

Correct your PMF scores to ensure they represent the mass market, not just your first users.

04

Strategic Planning

Use the guidance capability to build a roadmap based on your current readiness level.

1つのConnector、すべてのAI

Product-Market Fit 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。

Product-Market Fit 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887ms。本番環境で高速。

Product-Market Fit 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1219ms
10月3日今日
最速日
745ms
最遅日
1219ms
14日間の傾向
改善傾向-21%

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 Product-Market Fit 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 Product-Market Fit 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。

Product-Market Fit 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_oa3B2kvVFph49PCUm8EvG4f1fabP2Tzuq5Ta72qO/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 — Product-Market Fit Score capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "product-market-fit-score-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_oa3B2kvVFph49PCUm8EvG4f1fabP2Tzuq5Ta72qO/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？ Product-Market Fit 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

Product-Market Fit Scoreユーザーが任せたい仕事のために。

プロダクトの成長フェーズにおける意思決定をデータに基づいて行いたいチームに最適です。

  • 01

    プロダクトマネージャー

    PMFの達成度を把握し、製品開発の優先順位を決定するために使用します。

  • 02

    グロース担当者

    ユーザーの定性データと成長指標を統合し、スケーリングのタイミングを判断します。

  • 03

    データアナリスト

    ユーザー感情とビジネスメトリクスを組み合わせた高度な分析を自動化します。

FAQ

Product-Market Fit Scoreユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What methodology does this MCP use?

    This MCP uses the Sean Ellis methodology to quantify product-market fit.

  • 02

    How is the PMF score calculated?

    The score is a composite index from 0 to 100 that combines qualitative sentiment with quantitative metrics like retention and organic growth.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    How does it handle early adopter bias?

    The analyze_cohort_variance capability specifically adjusts the PMF score to account for the difference between early adopters and the broader market.

  • 05

    What kind of output do I get?

    You get a 0-100 score and actionable business directions, such as whether to focus on stability or optimization.

  • 06

    What is the Sean Ellis test?

    It is a qualitative survey method that asks users how they would feel if they could no longer use the product, identifying the 'very disappointed' segment.

  • 07

    Can I adjust for early adopter bias?

    Yes, use analyze_cohort_variance to adjust the score based on cohort age and sample size to account for potential over-reporting of satisfaction.

さがす

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