An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Data Analysis Prover ao ChatGPT, Claude e Gemini

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. Garanta que suas conclusões estatísticas sejam reais e não apenas coincidências.

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 · 1 capacidade

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01

1 capacidade neste conjunto.

Parte de 1 disponível através de Data Analysis Prover.

  1. 01

    Validar análise de dados

    Atua como um revisor estatístico sênior para verificar a qualidade da amostra, a validade causal, as suposições de distribuição, a significância prática e a honestidade visual dos dados.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

A/B Test Auditing

Verify that a winning variant is actually significant and has a meaningful effect size.

02

Marketing Attribution

Check if increased spend actually caused sales or if other factors were at play.

03

Survey Analysis

Confirm that a small sample size isn't being used to make broad, unrepresentative claims.

04

Reporting Accuracy

Ensure that dashboards and charts don't use truncated axes to trick stakeholders.

Automatize uma tarefa

Coloque Data Analysis Prover 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

Data Analysis Prover 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 Data Analysis Prover 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 844ms. Rápida em produção.

Data Analysis Prover é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1421ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
718ms
Dia mais lento
1421ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-6%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 1 capacidade chega pronta 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 Data Analysis Prover, para você ver a experiência dentro da sua IA.

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

Data Analysis Prover Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 Data Analysis Prover 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 Data Analysis Prover delega.

Profissionais que dependem de dados para tomar decisões críticas e precisam de uma camada de validação científica para evitar erros de interpretação.

  • 01

    Cientistas de Dados

    Para garantir que modelos e testes de hipóteses sigam rigorosos padrões estatísticos.

  • 02

    Analistas de Marketing

    Para validar se o crescimento de uma métrica é real ou apenas uma flutuação estatística sem relevância prática.

  • 03

    Gestores de Produto

    Para interpretar testes A/B e dados de usuários sem cair em armadilhas de correlação espúria.

FAQ

Perguntas de quem usa Data Analysis Prover.

  • 01

    What does this MCP actually do?

    It forces your AI agent to follow strict statistical protocols, checking everything from sample size to how charts are drawn.

  • 02

    How is this different from a standard data analysis capability?

    Standard capabilities just run math. This MCP acts as a critic that looks for logical and methodological errors like correlation confusion or significance theater.

  • 03

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, it works with any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 04

    What is 'Significance Theater'?

    It is when an agent reports a p-value below 0.05 but the actual effect is so small it has no real-world value. This MCP catches that.

  • 05

    Does this MCP host my data?

    No, Vinkius hosts the MCP itself. Your data stays within your AI client's context.

  • 06

    Why is p<0.05 not enough?

    p-value measures probability, not magnitude. Cohen's d: 0.2=small, 0.5=medium, 0.8=large. A p<0.001 with d=0.05 is trivial. Report effect size + 95% CI + practical significance.

  • 07

    When can I say 'causes' vs 'associated with'?

    Only RCTs establish causation. Observational studies show association. Control confounders, test reverse causality, check dose-response. Even then: 'associated with' unless experimental design.

  • 08

    Why is the mean misleading on skewed data?

    Income example: mean $65K, median $45K. The mean is pulled by outliers. Right-skewed data: median represents 'typical' better. Test normality with Shapiro-Wilk before choosing parametric tests.

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