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Comparación

Decision-Grade Data Science vs. Everyrow MCP Server

Decision-Grade Data Science ya no aparece en ningún marketplace que leemos: estos son sus últimos datos conocidos, a fecha de 2026‑10‑28.

Decision-Grade Data Science es un paquete de plugins para herramientas de programación con IA publicado por aiopshwang. Ningún marketplace que leemos lo publica ya. Everyrow MCP Server es un servidor MCP publicado por futuresearch. Marketplaces que leemos y que lo publican: 1 (Official MCP Registry). Según nuestra pasada por los marketplaces del 2026-10-28. Un plugin de este par ya no aparece en ningún marketplace que leemos, así que pedimos a los buscadores que no indexen la página.

Dónde se publica cada uno

Dónde se publica cada uno
MarketplaceDecision-Grade Data ScienceEveryrow MCP Server
Marketplace de la comunidad aiopshwang/data-analysis-ml-agent-skills Retirado el 2026-10-28
Versión: 0.2.0
Forks (GitHub): 1
Estrellas (GitHub): 13
Sin marca · Visto por primera vez
No figura
Official MCP Registry No figura Publicado
Versión: 0.5.1
Descargas por mes (PyPI): 333
Descargas por semana (PyPI): 80
Forks (GitHub): 9
Estrellas (GitHub): 57
Sin marca · Visto por primera vez

Cada cifra es del propio marketplace y nunca se suma entre marketplaces. Un marketplace que no publica cifras no muestra ninguna: sin número no es cero.

Los datos lado a lado

Decision-Grade Data Science vs. Everyrow MCP Server
DatoDecision-Grade Data Scienceya no está publicado · Everyrow MCP Server
Marketplaces que lo listan (distinto)01
Estrellas (GitHub) (distinto)1357
Forks (GitHub) (distinto)19
Última versiónNo publicadoNo publicado
Dónde se ejecuta (distinto)Se instala como paquete de pluginsEn tu equipo (everyrow-mcp)
Transporte (distinto)Sin indicarstdio
Herramientas que declaraNo publicadoNo publicado
Variables de entorno que pide (distinto)No publicado1, de ellas secretos: 1
Partes del paquete (distinto)7No es un paquete
Licencia (distinto)MITSin indicar
Repositorio (distinto)github.com/aiopshwang/data-analysis-ml-agent-skillsgithub.com/futuresearch/everyrow-sdk
Cambios en los últimos 7 días (distinto)20
Visto por primera vez (distinto)2026-10-152026-10-11

Las líneas en las que difieren tienen fondo tintado y valores en negrita. Ningún valor se marca como mejor o peor: un plugin que ya no publica ningún marketplace se muestra con sus últimos datos conocidos, que no comparamos con cifras actuales.

Qué usar en lugar de «Decision-Grade Data Science»

Plugins aún publicados cuyos nombres, descripciones, herramientas y skills son los más cercanos en significado. Comparables, no recomendados.

  • ds

    Data science and ML workflow tools. 9 agents, 8 commands, 19 skills, 9 templates for problem framing, preprocessing, validation, EDA, experimentation, review, deployment, and…

    de Andika Rachman · Paquete de plugins

    Publicado en: Community GitHub marketplaces · Describe casi la misma tarea

  • data-ml

    SQL, analytics, datasets, models and machine-learning workflows.

    de SkillMD · Paquete de plugins

    Publicado en: Community GitHub marketplaces · Describe casi la misma tarea

  • datarobot-agent-skills

    DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…

    de datarobot-oss · Paquete de plugins

    Publicado en: Claude Code: claude-plugins-official, Claude: knowledge-work-plugins, Community GitHub marketplaces · Describe casi la misma tarea

  • dalykit

    End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…

    de taehyunan-99 · Paquete de plugins

    Publicado en: Claude Code: claude-plugins-community · Describe casi la misma tarea

  • datarobot-agent-skills

    DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…

    de datarobot-oss · Paquete de plugins

    Publicado en: Claude Code: claude-plugins-community · Describe casi la misma tarea

  • pm-data

    Data & analytics skills: Metrics Framework, SQL Query Explainer, Dashboard Brief, Chart Data Extractor, Cohort Analysis, Data Pipeline Spec, A/B Test Readout, Metric Tree Builder…

    de Mohit Aggarwal · Paquete de plugins

    Publicado en: Community GitHub marketplaces · Describe casi la misma tarea

Su ficha, con plugins similares por marketplace

Qué dice cada uno que hace

Decision-Grade Data Science

En sus propias palabras, en Community GitHub marketplaces:

Decision-grade data science: audits, leakage-safe experiments, diagnosis, validation, reproducible handoff.

Everyrow MCP Server

En sus propias palabras, en Official MCP Registry:

Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.

Cómo ejecutar cada uno

Decision-Grade Data Science

No hay datos para un comando automático: lo que declaran sus marketplaces no dice de forma inequívoca cómo conectarlo.

Everyrow MCP Server Como servidor MCP local: paquete PyPI

Claude Code
claude mcp add --env "EVERYROW_API_KEY=<YOUR_EVERYROW_API_KEY>" --transport stdio everyrow-mcp -- uvx everyrow-mcp

Requiere: EVERYROW_API_KEY (secreta)

Comandos construidos solo con lo que declaran los marketplaces; el conjunto completo para cada cliente está en la ficha de cada uno.

Herramientas que declara cada uno

Los marketplaces de ninguno de los dos publican una lista de herramientas, así que no hay nada que comparar.

Ajustes que pide cada uno

Los marketplaces de Decision-Grade Data Science no publican los ajustes que pide, así que no comparamos ajustes.

Qué puede hacer: Decision-Grade Data Science · Qué puede hacer: Everyrow MCP Server · Comparar otros dos plugins

Datos de Community GitHub marketplaces. Datos de Official MCP Registry. Las cifras proceden de nuestros propios recorridos periódicos por los marketplaces, leída por última vez el . No publicamos datos de contacto de los editores de plugins.

De dónde salen los datos: cómo se elabora el catálogo