Data Visualisation And Publishing vs. Datawrapper
Data Visualisation And Publishing ist ein Plugin-Paket für KI-Coding-Tools von danielrosehill. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Community GitHub marketplaces). Datawrapper ist ein MCP-Server von palewire. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 3 (Official MCP Registry, PyPI (MCP servers), Community GitHub marketplaces). 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 |  Data Visualisation And Publishing |  Datawrapper |
|---|---|---|
| Community-Marktplatz danielrosehill/claude-code-plugins | Gelistet Version: 1.1.0 Forks (GitHub): 0 Sterne (GitHub): 2 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
Nicht gelistet |
| Official MCP Registry | Nicht gelistet | Gelistet Version: 0.4.0 Downloads pro Monat (PyPI): 1 420 Downloads pro Woche (PyPI): 174 Forks (GitHub): 13 Sterne (GitHub): 60 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
| PyPI (MCP servers) | Nicht gelistet | Gelistet Version: 0.4.0 Downloads pro Monat (PyPI): 1 420 Downloads pro Woche (PyPI): 174 Forks (GitHub): 13 Sterne (GitHub): 60 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 | Data Visualisation And Publishing | Datawrapper |
|---|---|---|
| Marktplätze, die es listen (unterschiedlich) | 1 (schlechter) | 3 (besser) |
| Sterne (GitHub) (unterschiedlich) | 2 (schlechter) | 60 (besser) |
| Forks (GitHub) (unterschiedlich) | 0 (schlechter) | 13 (besser) |
| Letztes Release | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Wo es läuft (unterschiedlich) | Wird als Plugin-Paket installiert | Auf Ihrem Rechner (datawrapper-mcp) |
| Transport (unterschiedlich) | Nicht angegeben | stdio |
| Deklarierte Tools | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Abgefragte Umgebungsvariablen (unterschiedlich) | Nicht veröffentlicht | 1, davon Secrets: 1 |
| Teile des Bundles (unterschiedlich) | 7 | 1 |
| Lizenz | MIT | MIT |
| Repository (unterschiedlich) | github.com/danielrosehill/claude-data-visualisation-and-publishing-plugin | github.com/palewire/datawrapper-mcp |
| Änderungen in den letzten 7 Tagen | 0 | 0 |
| Erstmals gesehen (unterschiedlich) | 2026-10-15 | 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
Data Visualisation And Publishing
Create static and interactive data visualisations for reports, repos, and data storytelling. Purpose-organised inventory of 60+ validated open-source tools as a head start — static figures (Matplotlib, Seaborn, ggplot2), web charts (Chart.js, ECharts, Plotly.js, ApexCharts, Highcharts), high-perf (uPlot, Perspective, Lightweight Charts), bespoke (D3, Observable Plot, Vega/Vega-Lite, visx, Victory), Python/R apps (Bokeh, Dash, Altair, Streamlit, Gradio, Shiny, D-Tale, Briefer, Preswald), storytelling (Vizzu, VChart, vue-data-ui, SandDance), graphs (G6, sigma.js, Cytoscape, Gephi, Graphviz, GoJS, 3d-force-graph, Constellation), maps (deck.gl, react-map-gl, Leaflet, MapLibre, OpenLayers, folium, react-globe.gl), mobile (fl_chart, F2), BI (Superset, Metabase, Grafana, Kibana, Redash, Chartbrew), diagrams-as-code (Mermaid, PlantUML), domain-specific (Iris, QuantInvestStrats, XCharts, BizCharts, Tablesaw).
Datawrapper
A Model Context Protocol (MCP) server and app for creating Datawrapper charts using AI assistants
So startet man jeden
Data Visualisation And Publishing Als Claude-Code-Plugin
/plugin marketplace add danielrosehill/claude-code-plugins
/plugin install data-visualisation-and-publishing@danielrosehillDatawrapper Als lokaler MCP-Server: PyPI-Paket
claude mcp add --env "DATAWRAPPER_ACCESS_TOKEN=<YOUR_DATAWRAPPER_ACCESS_TOKEN>" --transport stdio datawrapper-mcp -- uvx datawrapper-mcpErfordert: DATAWRAPPER_ACCESS_TOKEN (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 keines der beiden veröffentlichen eine Tool-Liste, es gibt also nichts zu vergleichen.
Welche Einstellungen jedes verlangt
Die Marktplätze von Data Visualisation And Publishing veröffentlichen keine verlangten Einstellungen, daher vergleichen wir keine Einstellungen.
Was es kann: Data Visualisation And Publishing · Was es kann: Datawrapper · Zwei andere Plugins vergleichen
Daten von Community GitHub marketplaces. 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.