AWS Data Processing vs. Spark SQL
AWS Data Processing ist ein MCP-Server von awslabs. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Docker MCP Catalog). Spark SQL ist ein MCP-Server von aidancorrell. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Official MCP Registry). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-15. 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 |  Spark SQL |
|---|---|---|
| Docker MCP Catalog | Gelistet Version: sha256:8dc85c2f47b4 Forks (GitHub): 1 806 Pulls (Docker Hub): 31 064 Sterne (Docker Hub): 0 Sterne (GitHub): 9 779 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
Nicht gelistet |
| Official MCP Registry | Nicht gelistet | Gelistet Version: 0.1.2 Downloads pro Monat (PyPI): 83 Downloads pro Woche (PyPI): 23 Forks (GitHub): 1 Sterne (GitHub): 1 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 SQL |
|---|---|---|
| Marktplätze, die es listen | 1 | 1 |
| Sterne (GitHub) (unterschiedlich) | 9 779 (besser) | 1 (schlechter) |
| Pulls (Docker Hub) (unterschiedlich) | 31 064 | Keine Zahl auf Docker Hub |
| Forks (GitHub) (unterschiedlich) | 1 806 (besser) | 1 (schlechter) |
| Letztes Release | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Wo es läuft (unterschiedlich) | Auf Ihrem Rechner (mcp/aws-dataprocessing-mcp-server) | Auf Ihrem Rechner (spark-sql-mcp-server) |
| Transport | stdio | stdio |
| Deklarierte Tools (unterschiedlich) | 32 | Nicht veröffentlicht |
| Abgefragte Umgebungsvariablen (unterschiedlich) | 2, davon Secrets: 0 | 7, davon Secrets: 1 |
| Lizenz (unterschiedlich) | Apache-2.0 | Nicht angegeben |
| Repository (unterschiedlich) | github.com/awslabs/mcp | github.com/aidancorrell/spark-sql-mcp-server |
| Änderungen in den letzten 7 Tagen | 0 | 0 |
| Erstmals gesehen | 2026-10-11 | 2026-10-11 |
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 SQL
Query Spark SQL clusters via Thrift/HiveServer2. Works with Spark, EMR, Hive, Impala.
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 SQL Als lokaler MCP-Server: PyPI-Paket
claude mcp add --env "SPARK_HOST=<YOUR_SPARK_HOST>" --env "SPARK_PASSWORD=<YOUR_SPARK_PASSWORD>" --transport stdio spark-sql-mcp-server -- uvx spark-sql-mcp-serverErfordert: SPARK_HOST, SPARK_PASSWORD (geheim)
Befehle 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 SQL veröffentlichen keine Tool-Liste, daher vergleichen wir keine Tools.
Welche Einstellungen jedes verlangt
Nur AWS Data Processing verlangt
AWS_PROFILEAWS_REGION
Nur Spark SQL verlangt
SPARK_AUTHSPARK_DATABASESPARK_HOSTSPARK_KERBEROS_SERVICE_NAMESPARK_PASSWORD (geheim)SPARK_PORTSPARK_USERNAME
Einstellungen so, wie jeder Marktplatz sie veröffentlicht. Weniger zu verlangen ist an sich nicht besser.
Was es kann: AWS Data Processing · Was es kann: Spark SQL · Zwei andere Plugins vergleichen
Daten von Docker MCP Catalog. Daten von Official MCP Registry. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.