Ext Ops Panel
Ouvrir le tableau de bord
Comparaison

data-quality ou Dot (getdot.ai): AI Data Analyst

data-quality n’est plus référencé sur aucune place de marché que nous lisons : ce sont ses dernières données connues, au 2026‑10‑18.

data-quality est un lot de plugins pour les outils de code IA publié par barnburner121. Aucune place de marché que nous lisons ne le référence plus. Dot (getdot.ai): AI Data Analyst est un serveur MCP publié par zurferr. Places de marché que nous lisons et qui le référencent : 1 (Official MCP Registry). Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-29. Un plugin de cette paire n’est plus référencé sur aucune place de marché que nous lisons : nous demandons donc aux moteurs de recherche de ne pas indexer la page.

Où chacun est publié

Où chacun est publié
Place de marchédata-qualityDot (getdot.ai): AI Data Analyst
Place de marché communautaire barnburner121/claude-plugin-marketplace Retiré le 2026-10-18
Version: 1.0.0
Forks (GitHub): 0
Étoiles (GitHub): 3
Non marqué · Vu pour la première fois
Absent
Official MCP Registry Absent Référencé
Version: 1.0.2
Forks (GitHub): 0
Étoiles (GitHub): 0
Non marqué · Vu pour la première fois

Chaque chiffre est celui de la place de marché et n'est jamais additionné entre places de marché. Une place de marché qui ne publie pas de chiffre n'en affiche aucun : pas de nombre ne veut pas dire zéro.

Les faits côte à côte

data-quality ou Dot (getdot.ai): AI Data Analyst
Faitdata-qualityplus référencé · Dot (getdot.ai): AI Data Analyst
Marketplaces qui le listent (différent)01
Étoiles (GitHub) (différent)30
Forks (GitHub)00
Dernière version (différent)Non publié2026-10-17
Où il s'exécute (différent)Sur votre machine (@barnburner121/plugin-hub-mcp)Serveur distant (app.getdot.ai/ai/mcp)
Transport (différent)Non indiquéStreamable HTTP
Outils déclarésNon publiéNon publié
Variables d'environnement demandéesNon publiéNon publié
Parties du lot (différent)2Pas un lot
Licence (différent)MITNon indiqué
Dépôt (différent)github.com/barnburner121/claude-plugin-marketplacegithub.com/snowboard-software/getdot
Modifications des 7 derniers jours00
Vu pour la première fois (différent)2026-10-142026-10-11
Endpoint à la dernière vérification (différent)pas d’endpoint distant que nous vérifionsA répondu il y a 2 h

Les lignes où les deux diffèrent ont un fond teinté et des valeurs en gras. Aucune valeur n’est marquée meilleure ou moins bonne : un plugin qu’aucune place de marché ne référence plus est montré avec ses dernières données connues, que nous ne classons pas face à des chiffres actuels.

Quoi utiliser à la place de « data-quality »

Plugins encore référencés dont les noms, descriptions, outils et skills sont les plus proches par le sens. Comparables, pas recommandés.

  • data-quality

    Add checks and metrics to dlt pipelines — inspect schema for candidates, define column-level validations and load metrics, run them on every pipeline load, and review results with…

    par ScaleVector GmbH · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • dqx

    DQX by Databricks Labs — AI assistant skills for defining, applying, storing, and profiling data quality rules in PySpark.

    par Databricks Labs · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • data-quality-auditor

    Audit datasets for completeness, consistency, accuracy, and validity. 3 stdlib-only Python tools: data profiler with DQS scoring, missing value analyzer with MCAR/MAR/MNAR…

    par Alireza Rezvani · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • data-validation-suite

    Schema validation, data quality monitoring, streaming validation pipelines, and input validation for backend APIs

    par Seth Hobson · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • data-validation-suite

    Schema validation, data quality monitoring, streaming validation pipelines, and input validation for backend APIs

    par Seth Hobson · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • data-quality

    Data validation and quality assurance tools using Pydantic v2, schema validation, data contracts, and quality monitoring for PlanetScale PostgreSQL databases

    par Grey Haven Studio · Lot de plugins

    Référencé sur : Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

Sa fiche, avec les plugins similaires par place de marché

Ce que chacun dit faire

data-quality

Dans ses propres mots, sur Community GitHub marketplaces :

Generate data quality checks and monitoring

Dot (getdot.ai): AI Data Analyst

Dans ses propres mots, sur Official MCP Registry :

AI data analyst by getdot.ai. Ask your data warehouse in plain English; get SQL, answers and charts.

Comment lancer chacun

data-quality

Pas de données pour une commande automatique : ce que déclarent ses places de marché ne dit pas sans ambiguïté comment le connecter.

Dot (getdot.ai): AI Data Analyst En serveur MCP distant

Claude Code
claude mcp add --transport http dot https://app.getdot.ai/ai/mcp --header "X-API-KEY: <YOUR_X_API_KEY>"

Demande: en-tête X-API-KEY

Commandes construites uniquement à partir de ce que déclarent les marketplaces ; le jeu complet pour chaque client figure sur la fiche de chacun.

Seul Dot (getdot.ai): AI Data Analyst a un endpoint distant que nous vérifions. Comment nous vérifions les endpoints

Outils que déclare chacun

Les marketplaces d'aucun des deux ne publient de liste d'outils, il n'y a donc rien à comparer.

Réglages que demande chacun

Les marketplaces d'aucun des deux ne publient les réglages demandés.

Ce qu'il peut faire : data-quality · Ce qu'il peut faire : Dot (getdot.ai): AI Data Analyst · Comparer deux autres plugins

Données issues de Community GitHub marketplaces. Données issues de Official MCP Registry. Les chiffres proviennent de nos propres passages réguliers sur les places de marché, dernière lecture le . Nous ne publions aucune coordonnée des éditeurs de plugins.

D’où viennent les données : comment le catalogue est construit