An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte AI Feature Usage 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. Obtenha dados profundos sobre como seus usuários interagem com recursos de IA.

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 Usage Analytics.

  1. 01

    Determinar a direção e velocidade do engajamento de IA

    Este recurso rastreia a trajetória de engajamento, mostrando se o uso de IA está crescendo ou diminuindo ao longo do tempo.

  2. 02

    Comparar métricas de engajamento entre segmentos

    Permite comparar o desempenho e o nível de engajamento de IA em diferentes grupos de usuários ou planos de assinatura.

  3. 03

    Calcular a taxa de aderência (DAU/MAU)

    Calcula o índice de aderência (Daily Active Users/Monthly Active Users) para um segmento específico de usuários, medindo a frequência de retorno.

  4. 04

    Analisar a distribuição da intensidade de uso

    Estuda como o uso da IA está distribuído entre os usuários, identificando quem usa pouco, quem usa moderadamente e quem é o usuário avançado.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Evaluating Feature Launch Success

After launching a new AI capability, you ask the agent to get_engagement_trajectory to see if the usage is trending up or down month over month.

02

Tiered Pricing Justification

You use get_segment_comparison to show stakeholders that the 'Enterprise' tier has significantly higher AI feature adoption than the 'Basic' tier.

03

Identifying Power Users

You run get_usage_distribution to see if your feature usage is concentrated among a small group of users, signaling a potential bottleneck.

04

Assessing Product Health

You calculate get_stickiness_metrics to determine if the overall user base is relying on the AI features daily or only occasionally.

Um connector, todas as IAs

AI Feature Usage 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 Usage 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 888ms. Rápida em produção.

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

Média diáriaPico de 1019ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
729ms
Dia mais lento
1019ms
Tendência de 14 dias
Estável0%

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 Usage Analytics, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com AI Feature Usage 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 Usage Analytics Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/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 Usage Analytics capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-feature-usage-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_NXLBxo4KbFu77cH9p5U7rwUVSPswlxRdaH1pfsRz/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 Usage 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 Usage Analytics delega.

Este MCP é ideal para equipes de produto, analistas de dados e especialistas em crescimento que dependem de métricas de usuário para tomar decisões. Se você precisa entender não apenas o que os usuários estão fazendo, mas como eles estão se engajando com os recursos de IA, esta ferramenta é essencial.

  • 01

    Gerente de Produto (Product Manager)

    Para identificar gargalos de uso e determinar quais recursos de IA precisam de melhorias ou promoções.

  • 02

    Analista de Dados (Data Analyst)

    Para calcular e visualizar métricas complexas de retenção, como a taxa de aderência e a distribuição de uso por segmento.

  • 03

    Especialista em Growth (Growth Specialist)

    Para medir o impacto do crescimento do engajamento e otimizar o funil de aquisição de usuários de IA.

FAQ

Perguntas de quem usa AI Feature Usage Analytics.

  • 01

    Does this MCP track all AI feature usage?

    The MCP provides deep insights into how users interact with AI capabilities. It is designed to calculate metrics like stickiness and usage distribution for the features you track.

  • 02

    What is the difference between stickiness and engagement?

    Stickiness measures the ratio of daily to monthly active users for a segment. Engagement trajectory, however, tracks the overall direction and velocity of user interest over time.

  • 03

    Can I compare different user groups?

    Yes. You can use the get_segment_comparison capability to compare AI engagement metrics across different user tiers, helping you spot performance gaps.

  • 04

    Is this only for large companies?

    No. It helps any product team analyze their AI features. You can analyze usage intensity and engagement trends regardless of your company size.

  • 05

    How is stickiness calculated?

    Stickiness is calculated using the get_stickiness_metrics capability, which divides daily active users by monthly active users.

  • 06

    Can I compare different user tiers?

    Yes, use get_segment_comparison to compare average sessions and stickiness between segments like free, pro, or enterprise.

  • 07

    What kind of usage distribution data is available?

    The get_usage_distribution capability categorizes users into low, medium, and high-frequency buckets based on their session counts.

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