An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Accelerator Peer Learning Value Engine à sua IA

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Transforme conexões em inteligência de negócios acionável.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 3 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 3 disponíveis através de Accelerator Peer Learning Engine.

  1. 01

    Analisar o fluxo de conhecimento

    Avalie como eventos estruturados estão contribuindo para a inteligência geral da rede. Entenda o impacto do conhecimento compartilhado.

  2. 02

    Calcular métricas de aprendizado entre pares

    Fornece um panorama detalhado da saúde e da conectividade atual da rede. Identifique pontos fortes e áreas de melhoria.

  3. 03

    Estimar valor de colaboração

    Traduz atividades de rede em um valor monetário. Calcule a utilidade econômica real do seu grupo de startups.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Evaluating Program Success

After a major workshop, you run the MCP to see exactly how the new knowledge flow increased the overall network intelligence.

02

Due Diligence on Ecosystems

You analyze a potential investment sector by running the MCP to calculate the current peer learning metrics and overall connectivity.

03

Pitching Program Value

You use the collaboration value capability to show investors that the cohort's interactions are worth millions, not just a few meetings.

04

Optimizing Networking Events

You test different event structures by running the MCP to see which type of interaction yields the highest estimated collaboration value.

Automatize uma tarefa

Coloque Accelerator Peer Learning Engine para trabalhar em uma coisa.

Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.

Um connector, todas as IAs

Accelerator Peer Learning Engine funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

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

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Accelerator Peer Learning Engine para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 867ms. Rápida em produção.

Accelerator Peer Learning Engine é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1257ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
650ms
Dia mais lento
1257ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+25%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 3 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Accelerator Peer Learning Engine, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Accelerator Peer Learning Engine. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Accelerator Peer Learning Engine Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  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 — Accelerator Peer Learning Engine capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "accelerator-peer-learning-value-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar Accelerator Peer Learning Engine no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Accelerator Peer Learning Engine delega.

Este MCP Connector é ideal para profissionais que precisam medir o valor intangível das redes de startups e aceleradoras. Se você trabalha com ecossistemas de inovação, precisa de dados concretos para justificar o impacto do seu programa. Ele transforma interações em métricas financeiras e de conhecimento.

  • 01

    Gerente de Aceleradora

    Para medir o retorno sobre o investimento (ROI) das conexões e otimizar o programa de mentoria.

  • 02

    Venture Capitalist (VC)

    Para avaliar a saúde e o potencial de crescimento de um portfólio de startups antes de novos aportes.

  • 03

    Consultor de Inovação

    Para mapear e quantificar o valor de ecossistemas empresariais e redes de parceiros.

FAQ

Perguntas de quem usa Accelerator Peer Learning Engine.

  • 01

    What kind of data does this MCP need to run?

    The MCP requires raw connection data, including details about the companies involved, and parameters like sector overlap and company maturity stages. The more detailed the input, the better the output.

  • 02

    Is this for all types of networks, or just startups?

    It is specialized for startup accelerator networks, but its core function is quantifying peer-to-peer learning and collaboration value within a defined cohort.

  • 03

    Can I tell if the connections are valuable enough for investment?

    Yes. By running the estimate_collaboration_value capability, you get a monetary figure that helps you assess the economic utility of the network's interactions.

  • 04

    Does this MCP just count connections?

    No. It goes far beyond counting. It calculates metrics like network density and analyzes how structured events boost knowledge flow, providing deeper insights.

  • 05

    Do I need to write code to use this MCP?

    No. You interact with this MCP through natural language prompts in your AI client. Your agent handles the capability invocation for you.

  • 06

    How does the engine calculate economic impact?

    The engine uses estimate_collaboration_value to sum the worth of individual collaborations, adjusting them by an outcome correlation factor and specific weights assigned to different company stages.

  • 07

    Can I measure the connectivity of my cohort?

    Yes, by using calculate_peer_learning_metrics, you can obtain the peer learning score and network density based on your cohort connections and sector overlap.

  • 08

    How are knowledge sharing events evaluated?

    The analyze_knowledge_flow capability evaluates how events act as catalysts for new connections and measures the resulting engagement index.

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