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Vergleich

Email Domain Scrubber vs. Dataset Cleaner & Exporter

Email Domain Scrubber ist auf keinem Marktplatz mehr gelistet, den wir lesen: Das sind die letzten bekannten Daten, Stand 2026‑10‑15.

Email Domain Scrubber ist ein Plugin-Paket für KI-Coding-Tools von Broad Institute. Kein Marktplatz, den wir lesen, listet es noch. Dataset Cleaner & Exporter ist ein MCP-Server von Nero-Engine. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Official MCP Registry). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-11-13. Ein Plugin dieses Paares ist auf keinem Marktplatz mehr gelistet, den wir lesen, deshalb bitten wir Suchmaschinen, die Seite nicht zu indexieren.

Wo jedes veröffentlicht ist

Wo jedes veröffentlicht ist
MarktplatzEmail Domain ScrubberDataset Cleaner & Exporter
Community-Marktplatz broadinstitute/email-domain-skill Entfernt am 2026-10-15
Version: 0.4.0
Forks (GitHub): 0
Sterne (GitHub): 0
Nicht markiert · Erstmals gesehen
Nicht gelistet
Official MCP Registry Nicht gelistet Gelistet
Version: 0.1.0
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

Email Domain Scrubber vs. Dataset Cleaner & Exporter
FaktEmail Domain Scrubbernicht mehr gelistet · Dataset Cleaner & Exporter
Marktplätze, die es listen (unterschiedlich)01
Sterne (GitHub) (unterschiedlich)01
Forks (GitHub)00
Letztes ReleaseNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Wo es läuft (unterschiedlich)Wird als Plugin-Paket installiertEntfernter Server (dataset-cleaner-exporter.nerolabs.workers.dev/mcp)
Transport (unterschiedlich)Nicht angegebenStreamable HTTP
Deklarierte ToolsNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Abgefragte UmgebungsvariablenNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Teile des Bundles (unterschiedlich)2Kein Bundle
LizenzNicht angegebenNicht angegeben
Repository (unterschiedlich)github.com/broadinstitute/email-domain-skillgithub.com/nero-engine/dataset-cleaner-exporter-mcp
Änderungen in den letzten 7 Tagen00
Erstmals gesehen (unterschiedlich)2026-10-142026-10-11
Endpoint bei der letzten Prüfung (unterschiedlich)kein Remote-Endpoint, den wir prüfenAntwortete vor 22 Std.

Zeilen, in denen sich die beiden unterscheiden, sind hinterlegt und fett. Kein Wert ist als besser oder schlechter markiert: Ein Plugin, das kein Marktplatz mehr listet, erscheint mit seinen letzten bekannten Daten, und die stellen wir nicht gegen aktuelle Zahlen.

Was Sie statt „Email Domain Scrubber“ nutzen können

Noch gelistete Plugins, deren Namen, Beschreibungen, Tools und Skills ihm in der Bedeutung am nächsten sind. Vergleichbar, nicht empfohlen.

  • VerifAI

    Email verification and domain intelligence for AI agents, including single and bulk email checks.

    von manhourplan.com · MCP-Server

    Gelistet auf: Official MCP Registry · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • Bulk Email Validator & List Cleaner: MX, Disposable & Typos

    Cleans an email list from an Apify dataset, a CSV/Excel file or Google Sheet, keeping every...

    von Nero-Engine · MCP-Server

    Gelistet auf: Official MCP Registry · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • Avanan MCP

    Every Avanan API operation, plus shift-start triage, campaign grouping, and quarantine evidence.

    von Servosity · MCP-Server

    Gelistet auf: Official MCP Registry, Community GitHub marketplaces · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • emailkind com.emailkind/emailkind

    Classify email addresses and domains by provider and type (business, personal, disposable).

    von emailkind.com · MCP-Server

    Gelistet auf: Official MCP Registry · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • DMARKOFF — DMARC, SPF & DKIM Analytics

    DMARC analytics for AI assistants: SPF/DKIM, compliance, anomalies, p=reject readiness, onboarding.

    von dmarkoff.com · MCP-Server

    Gelistet auf: Official MCP Registry · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

  • defluff

    Reverse the AI in corporate email. For every message Defluff guesses what prompt the sender gave an LLM, classifies urgency (ACTIONABLE / RESPONSE-NEEDED / FYI / NOISE), and…

    von FinAegis · Plugin-Paket

    Gelistet auf: Claude Code: claude-plugins-community · Beschreibt nahezu dieselbe Aufgabe

Seine Karte mit ähnlichen Plugins nach Marktplatz

Was jeder über sich sagt

Email Domain Scrubber

In eigenen Worten, auf Community GitHub marketplaces:

Privacy risk analysis and anonymization of email domains in local Excel (.xlsx) usage metric reports. Ships the email-domain-risk-analysis skill and the MCP server it drives: domain research (RDAP and Europe PMC), the analysis record, and the redaction itself.

Dataset Cleaner & Exporter

In eigenen Worten, auf Official MCP Registry:

Dedupe, flatten and clean messy JSON rows (emails, phones, URLs, HTML) in one call, as JSON or CSV.

So startet man jeden

Email Domain Scrubber

Keine Daten für einen automatischen Befehl: Die Angaben der Marktplätze sagen nicht eindeutig, wie man es verbindet.

Dataset Cleaner & Exporter Als entfernter MCP-Server

Claude Code
claude mcp add --transport http dataset-cleaner-exporter https://dataset-cleaner-exporter.nerolabs.workers.dev/mcp

Befehle nur aus den Angaben der Marktplätze gebaut; den vollständigen Satz für jeden Client gibt es auf jeder Karte.

Nur Dataset Cleaner & Exporter hat einen Remote-Endpoint, den wir prüfen. Wie wir Endpoints prüfen

Welche Tools jedes deklariert

Die Marktplätze keines der beiden veröffentlichen eine Tool-Liste, es gibt also nichts zu vergleichen.

Welche Einstellungen jedes verlangt

Die Marktplätze keines der beiden veröffentlichen die verlangten Einstellungen.

Was es kann: Email Domain Scrubber · Was es kann: Dataset Cleaner & Exporter · Zwei andere Plugins vergleichen

Daten von Community GitHub marketplaces. 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.

Woher die Daten stammen: wie der Katalog entsteht