AWS Data Processing vs. spark-analysis
AWS Data Processing ist ein MCP-Server von awslabs. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Docker MCP Catalog). spark-analysis ist ein Plugin-Paket für KI-Coding-Tools von AWS SageMaker Unified Studio. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Community GitHub marketplaces). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-29. Dieses Paar hat ein Leser gewählt, nicht unsere Vergleichsregel, deshalb bitten wir Suchmaschinen, die Seite nicht zu indexieren.
Wo jedes veröffentlicht ist
| Marktplatz |  AWS Data Processing | |
|---|---|---|
| Docker MCP Catalog | Gelistet Version: sha256:8dc85c2f47b4 Forks (GitHub): 1 835 Pulls (Docker Hub): 31 442 Sterne (Docker Hub): 0 Sterne (GitHub): 9 839 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
Nicht gelistet |
| Community-Marktplatz aws-samples/aws-emr-utilities | Nicht gelistet | Gelistet Version: 0.1.2 Forks (GitHub): 32 Sterne (GitHub): 45 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
Jede Zahl stammt vom jeweiligen Marktplatz und wird nie über Marktplätze hinweg addiert. Ein Marktplatz ohne veröffentlichte Zahl zeigt keine: keine Zahl ist nicht null.
Die Fakten nebeneinander
| Fakt | AWS Data Processing | spark-analysis |
|---|---|---|
| Marktplätze, die es listen | 1 | 1 |
| Sterne (GitHub) (unterschiedlich) | 9 839 (besser) | 45 (schlechter) |
| Pulls (Docker Hub) (unterschiedlich) | 31 442 | Keine Zahl auf Docker Hub |
| Forks (GitHub) (unterschiedlich) | 1 835 (besser) | 32 (schlechter) |
| Letztes Release | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Wo es läuft (unterschiedlich) | Auf Ihrem Rechner (mcp/aws-dataprocessing-mcp-server) | Wird als Plugin-Paket installiert |
| Transport (unterschiedlich) | stdio | Nicht angegeben |
| Deklarierte Tools (unterschiedlich) | 32 | Nicht veröffentlicht |
| Abgefragte Umgebungsvariablen (unterschiedlich) | 2, davon Secrets: 0 | Nicht veröffentlicht |
| Teile des Bundles (unterschiedlich) | Kein Bundle | 1 |
| Lizenz (unterschiedlich) | Apache-2.0 | Nicht angegeben |
| Repository (unterschiedlich) | github.com/awslabs/mcp | github.com/aws-samples/aws-emr-utilities |
| Änderungen in den letzten 7 Tagen | 0 | 0 |
| Erstmals gesehen (unterschiedlich) | 2026-10-11 | 2026-10-15 |
Zeilen, in denen sich die beiden unterscheiden, haben einen getönten Hintergrund und fette Werte. Wo die Daten selbst sagen, welcher Wert besser ist (mehr Marktplätze, eine größere Zahl desselben Marktplatzes, ein neueres Release, eine Verified-Markierung auf einem Marktplatz, der beide listet), ist der bessere zusätzlich grün mit ▲ und der schlechtere rot mit ▼ markiert. Wo es läuft, der Transport, die Tools, die Einstellungen, Hooks, die Teile des Bundles, die Lizenz und die Änderungen der Woche sind nur als Unterschied markiert: mehr oder weniger ist an sich nicht besser.
Was jeder über sich sagt
AWS Data Processing
Data processing and transformation services.
spark-analysis
AWS Spark Analysis plugin for Claude Code - troubleshoot Spark workloads on AWS Glue, EMR, and EMR Serverless
So startet man jeden
AWS Data Processing Als lokaler MCP-Server: Docker-Image
claude mcp add --transport stdio aws-dataprocessing -- docker run -i --rm mcp/aws-dataprocessing-mcp-serverspark-analysis Als Claude-Code-Plugin
/plugin marketplace add aws-samples/aws-emr-utilities
/plugin install spark-analysis@aws-emr-utilitiesBefehle nur aus den Angaben der Marktplätze gebaut; den vollständigen Satz für jeden Client gibt es auf jeder Karte.
Welche Tools jedes deklariert
Die Marktplätze von spark-analysis veröffentlichen keine Tool-Liste, daher vergleichen wir keine Tools.
Welche Einstellungen jedes verlangt
Die Marktplätze von spark-analysis veröffentlichen keine verlangten Einstellungen, daher vergleichen wir keine Einstellungen.
Was es kann: AWS Data Processing · Was es kann: spark-analysis · Zwei andere Plugins vergleichen
Daten von Docker MCP Catalog. Daten von Community GitHub marketplaces. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.