An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Cohort Retention 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. Transforme dados brutos de retenção em insights estratégicos de 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 Cohort Retention Analytics.

  1. 01

    Calcular tempo de vida médio

    Determina o número esperado de meses que um usuário permanece ativo no produto.

  2. 02

    Gerar curva de retenção

    Cria uma sequência de pontos de dados que representam o declínio de uma coorte ao longo do tempo.

  3. 03

    Avaliar marco de retenção

    Verifica a porcentagem específica de retenção de um usuário em um período solicitado.

  4. 04

    Comparar com benchmarks

    Compara uma métrica específica com o padrão de mercado definido para a categoria do produto escolhida.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Measuring Product Stickiness

Your agent builds a retention curve from monthly data to show how quickly users leave.

02

Benchmarking Growth

You compare your current E-Commerce retention against industry standards to see if you are at risk.

03

Predicting LTV

The AI uses lifetime calculations to help you understand the long-term value of your cohorts.

04

Milestone Tracking

You check if your cohort hit a specific retention target at the three-month mark.

Automatize uma tarefa

Coloque Cohort Retention Analytics 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

Cohort Retention 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 Cohort Retention 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 696ms. Rápida em produção.

Cohort Retention Analytics é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 850ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
518ms
Dia mais lento
850ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+13%

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

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

Cohort Retention Analytics Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_0clZooXkip3nj1SVREyeX8jIZAq7iA6bQySCHT9q/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 — Cohort Retention Analytics capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "cohort-retention-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_0clZooXkip3nj1SVREyeX8jIZAq7iA6bQySCHT9q/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 Cohort Retention 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 Cohort Retention Analytics delega.

Profissionais que precisam monitorar a saúde de produtos digitais e entender o comportamento de longo prazo dos usuários.

  • 01

    Product Manager

    Para monitorar métricas de retenção e saúde do produto.

  • 02

    Analista de Dados

    Para automatizar cálculos de coorte e comparações com o mercado.

  • 03

    Growth Hacker

    Para identificar pontos de queda na jornada do usuário e otimizar o LTV.

FAQ

Perguntas de quem usa Cohort Retention Analytics.

  • 01

    What industries is this MCP benchmarked for?

    The MCP includes hardcoded benchmarks for SaaS, E-Commerce, Gaming, and FinTech.

  • 02

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Do I need to host this myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect it once and it is ready to use.

  • 04

    Can I use this to calculate user lifetime?

    Yes, the calculate_average_lifetime capability determines the expected number of months a user stays active.

  • 05

    How do I compare my data to industry standards?

    Use the compare_performance_to_benchmark capability to check your metrics against specific category standards.

  • 06

    How do I calculate the retention curve?

    Use the calculate_retention_curve capability by providing an array of retention rates where the first element is 1.0 (representing 100% retention at Month 0).

  • 07

    How can I check if my SaaS retention is good?

    Use the compare_performance_to_benchmark capability. Pass 'SaaS' as the product category and your observed metric as the actual value to see if it is 'Above Benchmark' or 'At Risk'.

  • 08

    What does average lifetime represent in this capability?

    The calculate_average_lifetime capability calculates the expected number of months a user remains active by summing all retention rates provided in your input array.

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