Schogini Image Border vs. io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform
Schogini Image Border ist ein MCP-Server von schogini. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Docker MCP Catalog). io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform ist ein MCP-Server von AceDataCloud. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 2 (Official MCP Registry, PyPI (MCP servers)). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-26. Dieses Paar hat ein Leser gewählt, nicht unsere Vergleichsregel, deshalb bitten wir Suchmaschinen, die Seite nicht zu indexieren.
Wo jedes veröffentlicht ist
| Marktplatz |   Schogini Image Border |  io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform |
|---|---|---|
| Docker MCP Catalog | Gelistet Version: sha256:aadb75058ed1 Forks (GitHub): 0 Pulls (Docker Hub): 36 366 Sterne (Docker Hub): 0 Sterne (GitHub): 0 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
Nicht gelistet |
| Official MCP Registry | Nicht gelistet | Gelistet Version: 2026.10.18.3 Downloads pro Monat (PyPI): 4 990 Downloads pro Woche (PyPI): 609 Forks (GitHub): 0 Sterne (GitHub): 1 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
| PyPI (MCP servers) | Nicht gelistet | Gelistet Version: 2026.10.18.3 Downloads pro Monat (PyPI): 4 990 Downloads pro Woche (PyPI): 609 Forks (GitHub): 0 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 | Schogini Image Border | io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform |
|---|---|---|
| Marktplätze, die es listen (unterschiedlich) | 1 (schlechter) | 2 (besser) |
| Sterne (GitHub) (unterschiedlich) | 0 (schlechter) | 1 (besser) |
| Pulls (Docker Hub) (unterschiedlich) | 36 366 | Keine Zahl auf Docker Hub |
| Forks (GitHub) | 0 | 0 |
| Letztes Release (unterschiedlich) | Nicht veröffentlicht | 2026-10-19 |
| Wo es läuft (unterschiedlich) | Auf Ihrem Rechner (mcp/schogini_mcp_image_border) | Entfernter Server oder Ihr Rechner |
| Transport (unterschiedlich) | stdio | Streamable HTTP |
| Deklarierte Tools (unterschiedlich) | 3 | Nicht veröffentlicht |
| Abgefragte Umgebungsvariablen (unterschiedlich) | Nicht veröffentlicht | 1, davon Secrets: 1 |
| Lizenz (unterschiedlich) | Nicht angegeben | MIT |
| Repository (unterschiedlich) | github.com/schogini/schogini_mcp_image_border | github.com/acedatacloud/facetransformmcp |
| Änderungen in den letzten 7 Tagen (unterschiedlich) | 0 | 1 |
| Erstmals gesehen | 2026-10-11 | 2026-10-11 |
| Endpoint bei der letzten Prüfung (unterschiedlich) | kein Remote-Endpoint, den wir prüfen | Antwortete vor 43 Std., erfordert einen Schlüssel |
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
Schogini Image Border
This adds a border to an image and returns base64 encoded image.
io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform
AceDataCloud Face Transform MCP: keypoints, beautify, age/gender, swap, cartoon, liveness
So startet man jeden
Schogini Image Border Als lokaler MCP-Server: Docker-Image
claude mcp add --transport stdio schogini-mcp-image-border -- docker run -i --rm mcp/schogini_mcp_image_borderio.github.AceDataCloud/mcp-face-transform Als entfernter MCP-Server
claude mcp add --transport http mcp-face-transform https://face.mcp.acedata.cloud/mcpErfordert: ACEDATACLOUD_API_TOKEN (geheim)
Befehle nur aus den Angaben der Marktplätze gebaut; den vollständigen Satz für jeden Client gibt es auf jeder Karte.
Nur io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform hat einen Remote-Endpoint, den wir prüfen. Wie wir Endpoints prüfen
Welche Tools jedes deklariert
Die Marktplätze von io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform veröffentlichen keine Tool-Liste, daher vergleichen wir keine Tools.
Welche Einstellungen jedes verlangt
Die Marktplätze von Schogini Image Border veröffentlichen keine verlangten Einstellungen, daher vergleichen wir keine Einstellungen.
Was es kann: Schogini Image Border · Was es kann: io.github.AceDataCloud/mcp-face-transform · Zwei andere Plugins vergleichen
Daten von Docker MCP Catalog. Daten von Official MCP Registry. Daten von PyPI (MCP servers). Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.