An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte AI Improvement Velocity Tracker 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 a eficiência do seu ciclo de feedback e o desempenho do seu produto.

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 Improvement Velocity Tracker.

  1. 01

    Analisar eficiência de feedback

    Avalia quão bem a equipe está transformando o feedback bruto em atualizações para o modelo.

  2. 02

    Obter métricas de satisfação

    Correlaciona as melhorias do modelo com o sentimento geral dos usuários.

  3. 03

    Resumo de desempenho de velocidade

    Fornece uma visão geral de alto nível sobre o desempenho atual da melhoria de IA.

  4. 04

    Analisar latência de melhoria

    Mede o tempo de atraso que ocorre no ciclo de melhoria do produto.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Post-Launch Review

After a major feature release, run the velocity summary to determine if the new model improved the overall product speed.

02

Resource Allocation

If the improvement latency is high, you can use the data to argue for dedicated resources to speed up the deployment pipeline.

03

Prioritizing Fixes

By checking feedback efficiency, you can determine which types of user complaints yield the highest return on development time.

04

Quarterly Reporting

Generate reports showing the correlation between model updates and positive shifts in user sentiment.

Um connector, todas as IAs

AI Improvement Velocity Tracker 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 Improvement Velocity Tracker 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 879ms. Rápida em produção.

AI Improvement Velocity Tracker é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1061ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
707ms
Dia mais lento
1061ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-14%

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 Improvement Velocity Tracker, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

AI Improvement Velocity Tracker Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 Improvement Velocity Tracker capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-improvement-velocity-tracker-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_dQzng4QoJaqbS57UQHtGMuMs1WvepoF2N1hAtXhx/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 Improvement Velocity Tracker 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 Improvement Velocity Tracker delega.

Este MCP Connector é essencial para qualquer equipe que esteja desenvolvendo ou mantendo um produto baseado em IA. Ele fornece dados quantitativos para que você possa provar o valor das melhorias e identificar gargalos no ciclo de desenvolvimento. É ideal para quem precisa transformar feedback em métricas de desempenho claras.

  • 01

    Gerente de Produto (Product Manager)

    Para medir a taxa de adoção e a eficácia das melhorias do modelo de IA em relação às necessidades do usuário.

  • 02

    Engenheiro de Machine Learning

    Para monitorar a latência e a eficiência dos ciclos de feedback, garantindo que o desenvolvimento seja ágil e otimizado.

  • 03

    Product Owner

    Para obter um resumo de alto nível do desempenho do produto e justificar investimentos em melhorias de IA.

FAQ

Perguntas de quem usa AI Improvement Velocity Tracker.

  • 01

    What does 'AI improvement velocity' actually measure?

    It measures the speed and effectiveness of your product's ability to incorporate user feedback and deploy model upgrades. It gives you a single score that summarizes the health of your entire feedback loop.

  • 02

    Do I need to manually feed the data into the MCP?

    No. The MCP connects to your existing data sources to calculate metrics like feedback efficiency and latency. You just need to ask your agent for the specific analysis you want.

  • 03

    Can this help me prove ROI on my ML team?

    Yes. By correlating model changes with user sentiment and calculating the implementation rate, you get hard numbers that prove your development efforts are moving the product forward.

  • 04

    What is the difference between efficiency and latency?

    Efficiency measures how well you turn feedback into upgrades. Latency measures how long it takes to get that upgrade out the door. Both are critical to product speed.

  • 05

    How is the velocity score calculated?

    The velocity score is a composite metric that reflects the interplay between implementation speed and the quality of the feedback addressed using analyze_improvement_latency and calculate_feedback_efficiency logic.

  • 06

    Can I filter the summary for a specific feedback entry?

    Yes, you can use the get_velocity_summary capability and provide a specific feedbackId to filter the results.

  • 07

    How does this capability help with user satisfaction?

    By using get_satisfaction_metrics, you can correlate model improvement rates with implementation percentages to identify trends in user sentiment.

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