An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte AI Feature Discovery Analytics ao ChatGPT e Claude

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. Entenda como os usuários encontram e adotam seus novos recursos.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

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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 · 4 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através de AI Feature Discovery Analytics.

  1. 01

    Calcular métricas de descoberta de recursos de IA

    Fornece um placar de saúde fundamental sobre o lançamento de um recurso de IA.

  2. 02

    Avaliar desempenho de canais de descoberta

    Determina quais caminhos de marketing ou UI são mais eficazes para impulsionar o engajamento do usuário.

  3. 03

    Analisar velocidade de descoberta de recursos

    Mede a rapidez com que o recurso é adotado e identifica atrasos na conscientização do usuário.

  4. 04

    Gerar estratégia de aceleração de recursos

    Oferece conselhos práticos para melhorar a descoberta, com base nas lacunas de desempenho atuais.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Post-Launch Performance Review

You just launched a major AI widget. Use this MCP to calculate the discovery metrics and see if the rollout was successful.

02

Onboarding Flow Optimization

The new feature isn't being used. Use the MCP to evaluate your onboarding paths and find the best way to introduce the capability.

03

Marketing Campaign Audit

A specific marketing campaign ran for a month. Use the MCP to compare its performance against your standard channels to prove ROI.

04

Identifying User Drop-off

You suspect users are getting lost between the main dashboard and the new feature. Use the MCP to analyze the discovery velocity and pinpoint the delay.

Um connector, todas as IAs

AI Feature Discovery Analytics 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 AI Feature Discovery Analytics 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 899ms. Rápida em produção.

AI Feature Discovery Analytics é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1073ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
631ms
Dia mais lento
1073ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+8%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 4 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 AI Feature Discovery Analytics, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com AI Feature Discovery Analytics. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

AI Feature Discovery Analytics Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_M2ugyR0bdwPEifqVrgkiN2rOjMAmxmSaK4RbYzhA/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 — AI Feature Discovery Analytics capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-discovery-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_M2ugyR0bdwPEifqVrgkiN2rOjMAmxmSaK4RbYzhA/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 AI Feature Discovery Analytics 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 AI Feature Discovery Analytics delega.

Este MCP Connector é ideal para equipes de produto e crescimento em empresas SaaS que lançam recursos de IA. Se você precisa saber se seus usuários estão realmente encontrando e usando o valor do seu novo recurso, esta ferramenta fornece os dados exatos. Pare de adivinhar e comece a otimizar a jornada do usuário com base em métricas reais.

  • 01

    Gerente de Produto (Product Manager)

    Para medir o sucesso do lançamento de recursos e identificar gargalos na experiência do usuário.

  • 02

    Dono do Produto (Product Owner)

    Para priorizar melhorias na UI/UX e garantir que o valor do recurso chegue ao cliente.

  • 03

    Especialista em Crescimento (Growth Marketer)

    Para avaliar quais canais de marketing estão gerando o maior engajamento e adoção de recursos.

FAQ

Perguntas de quem usa AI Feature Discovery Analytics.

  • 01

    Does this MCP work for any type of feature, or just AI features?

    This MCP is specialized for measuring AI features within a SaaS product. It focuses on the unique challenges of user discovery and adoption for advanced, AI-driven capabilities.

  • 02

    What kind of data does the MCP need to run?

    The MCP needs usage data, including metrics like user counts, feature interaction counts, and timestamps. The prompt examples show how to provide this raw data for calculation.

  • 03

    Can I use this to compare different product versions?

    Yes. You can input data from different time periods or product versions to compare performance, helping you see if a change improved the discovery rate.

  • 04

    Is this MCP just a report generator, or does it give advice?

    It does both. After calculating metrics, the MCP can use the generate_acceleration_strategy capability to provide concrete, actionable advice on how to improve adoption.

  • 05

    What is the discovery rate?

    The discovery rate is the percentage of users who successfully identified and attempted to use an AI feature out of the total group exposed to it, calculated via calculate_discovery_metrics.

  • 06

    How can I improve my feature adoption?

    You can use generate_acceleration_strategy to receive specific, actionable advice based on your current discovery rate, UI friction, and promotion intensity.

  • 07

    Can I compare different marketing channels?

    Yes, the evaluate_channel_performance capability allows you to compare the effectiveness of various channels like Modals, Tooltips, or Email.

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