Consensus vs. OmniScholar
Consensus ist ein Plugin-Paket für KI-Coding-Tools von Consensus. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Codex: openai-curated (openai/plugins)). OmniScholar ist ein MCP-Server von luffysolution-svg. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 2 (Official MCP Registry, Community GitHub marketplaces). 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 |  OmniScholar | |
|---|---|---|
| Codex: openai-curated (openai/plugins) | Gelistet Version: 4.0.0 Forks (GitHub): 966 Sterne (GitHub): 7 446 Nicht markiert · Erstmals gesehen |
Nicht gelistet |
| Official MCP Registry | Nicht gelistet | Gelistet Version: 0.1.0 Downloads pro Monat (PyPI): 3 842 Downloads pro Woche (PyPI): 223 Forks (GitHub): 0 Sterne (GitHub): 5 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 | Consensus | OmniScholar |
|---|---|---|
| Marktplätze, die es listen (unterschiedlich) | 1 (schlechter) | 2 (besser) |
| Sterne (GitHub) (unterschiedlich) | 7 446 (besser) | 5 (schlechter) |
| Forks (GitHub) (unterschiedlich) | 966 (besser) | 0 (schlechter) |
| Letztes Release | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Wo es läuft (unterschiedlich) | Entfernter Server (mcp.consensus.app/mcp) | Auf Ihrem Rechner (luffysolution-omnischolar) |
| Transport (unterschiedlich) | Streamable HTTP | stdio |
| Deklarierte Tools | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Abgefragte Umgebungsvariablen | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Teile des Bundles (unterschiedlich) | 2 | 11 |
| Lizenz (unterschiedlich) | Nicht angegeben | MIT |
| Repository (unterschiedlich) | github.com/openai/plugins | github.com/luffysolution-svg/omnischolar |
| Änderungen in den letzten 7 Tagen (unterschiedlich) | 0 | 2 |
| Erstmals gesehen | 2026-10-11 | 2026-10-11 |
| Endpoint bei der letzten Prüfung (unterschiedlich) | noch nicht geprüft | kein Remote-Endpoint, den wir prüfen |
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
Consensus
Consensus is the go-to MCP for academic research. Connect directly to 220M+ peer-reviewed papers to search, synthesize, and build structured research outputs from within your conversation. Run literature reviews, build boolean search strategies, generate bibliographies, identify research gaps, and draft cited content — grounded in studies from PubMed, Semantic Scholar, and ArXiv. Pre-built workflows handle complex tasks in minutes: systematic reviews, curriculum reading lists, grant research with novelty analysis, and clinical evidence synthesis. Built for researchers, students, faculty, and clinicians across biomedical, social science, STEM, and all academic disciplines.
OmniScholar
Literature, Zotero, PDF, citation, materials, and scientific image tools for research agents.
So startet man jeden
Consensus Als Codex-Plugin
codex plugin marketplace add openai/pluginsOmniScholar Als lokaler MCP-Server: PyPI-Paket
claude mcp add --transport stdio omnischolar -- uvx luffysolution-omnischolar mcpBefehle 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: Consensus · Was es kann: OmniScholar · Zwei andere Plugins vergleichen
Daten von Codex: openai-curated (openai/plugins). Daten von Official MCP Registry. Daten von Community GitHub marketplaces. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.