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Vergleich

infra-postgres vs. dryrun

infra-postgres ist ein Plugin-Paket für KI-Coding-Tools von ClickHouse Inc. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Community GitHub marketplaces). dryrun ist ein MCP-Server von boringSQL. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Official MCP Registry). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-16. Dieses Paar hat ein Leser gewählt, nicht unsere Vergleichsregel, deshalb bitten wir Suchmaschinen, die Seite nicht zu indexieren.

Wo jedes veröffentlicht ist

Wo jedes veröffentlicht ist
Marktplatzinfra-postgresdryrun
Community-Marktplatz clickhouse/agent-skills Gelistet
Version: 0.1.0
Forks (GitHub): 38
Sterne (GitHub): 548
Nicht markiert · Erstmals gesehen
Nicht gelistet
Official MCP Registry Nicht gelistet Gelistet
Version: 0.19.1
Downloads pro Monat (npm): 5 202
Downloads pro Woche (npm): 89
Forks (GitHub): 4
Sterne (GitHub): 36
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

infra-postgres vs. dryrun
Faktinfra-postgresdryrun
Marktplätze, die es listen11
Sterne (GitHub) (unterschiedlich)548 (besser)36 (schlechter)
Forks (GitHub) (unterschiedlich)38 (besser)4 (schlechter)
Letztes ReleaseNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Wo es läuft (unterschiedlich)Wird als Plugin-Paket installiertAuf Ihrem Rechner (@boringsql/dryrun)
Transport (unterschiedlich)Nicht angegebenstdio
Deklarierte ToolsNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Abgefragte UmgebungsvariablenNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Lizenz (unterschiedlich)Apache-2.0Nicht angegeben
Repository (unterschiedlich)github.com/clickhouse/agent-skillsgithub.com/boringsql/dryrun
Änderungen in den letzten 7 Tagen00
Erstmals gesehen2026-10-112026-10-11

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

infra-postgres

In eigenen Worten, auf Community GitHub marketplaces:

Local and cloud workflows for running Postgres with clickhousectl — local Docker-backed Postgres for development (start, psql client, .env wiring, lifecycle) and managed ClickHouse Cloud Postgres services, beta (authentication, service creation, connections and TLS, runtime config, read replicas, failover, point-in-time restore), with a decision tree routing between them

dryrun

In eigenen Worten, auf Official MCP Registry:

PostgreSQL schema intelligence from a committed snapshot. No connection, no credentials.

So startet man jeden

infra-postgres Als Claude-Code-Plugin

Claude Code
/plugin marketplace add clickhouse/agent-skills
/plugin install infra-postgres@clickhouse-agent-skills

dryrun Als lokaler MCP-Server: npm-Paket

Claude Code
claude mcp add --transport stdio dryrun -- npx -y @boringsql/dryrun mcp-serve

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 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: infra-postgres · Was es kann: dryrun · 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