Opik
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
Serveur MCP · par comet-ml
Aperçu
Opik est un serveur MCP publié par comet-ml. Places de marché que nous lisons et qui le référencent : 2 (Official MCP Registry, Docker MCP Catalog). Le dernier changement enregistré date du 2026-10-13. Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-13.
Ce qu'il demande
- S'exécute à distance
- S'exécute sur votre machine
- Secrets : 1
- Paramètres : 4
- Outils : 13
Outils déclarés : 13. Selon : Docker MCP Catalog.
add-trace-feedbackcreate-projectcreate-promptget-prompt-versionget-promptsget-trace-by-idget-trace-statsget-trace-threadslist-projectslist-tracesopik-integration-docssave-prompt-version
Afficher les autres : 1
search-traces
Demande: OPIK_API_KEY (secrète)
Ce qu'il déclare, demande et exécute, en détail
N’installez que des plugins de développeurs en qui vous avez confiance. Nous reprenons ce que publient les places de marché et ne testons pas les plugins.
Fonctionne avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Un lien en un clic ouvre le client, qui demande une confirmation avant d'ajouter le serveur.
D'après les marketplaces qui le listent et le transport MCP qu'il déclare, tels que chaque client les documente. Nous ne testons pas les plugins.
Connecter
Commandes et configurations construites uniquement à partir de ce que déclarent ses places de marché. Nous ne les exécutons pas pour vous et ne testons pas les plugins.
En serveur MCP distant
Construit à partir de ce que déclare Official MCP Registry.
claude mcp add --transport http opik-mcp https://www.comet.com/opik/api/v1/mcp
[mcp_servers.opik-mcp]
url = "https://www.comet.com/opik/api/v1/mcp"
{
"mcpServers": {
"opik-mcp": {
"url": "https://www.comet.com/opik/api/v1/mcp"
}
}
}
Où il est publié
| Place de marché | Statut | Version | Chiffres | Vérifié | Vu pour la première fois |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Ouvrir la fiche du registre) | Référencé | 3.0.5 | Forks (GitHub): 38 Étoiles (GitHub): 221 |
Non marqué | |
| Docker MCP Catalog (Ouvrir sur Docker Hub) | Référencé | sha256:0e0d7d33d5eb | Forks (GitHub): 38 Téléchargements (Docker Hub): 16 938 Étoiles (Docker Hub): 1 Étoiles (GitHub): 221 |
Non marqué |
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.
Évolution de ses chiffres
- 2026-10-1216,9 k
- 2026-10-1316,9 k
Chaque point est un jour où nous avons lu un autre nombre ; les paliers sont des jours sans changement. Les chiffres de places de marché différentes ne sont jamais additionnés.
Ce qui a changé
Rien n'a bougé sur ce plugin depuis que nous le suivons.
Plugins similaires
Produits dont les noms, descriptions, outils et skills sont les plus proches de celui-ci par le sens, sur toutes les places de marché que nous lisons. La proximité n'est classée qu'à l'intérieur de cette liste.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Run AI agent evaluations on your own model keys, and publish runs others can review and re-run.
-
Structured observability for AI agents. Trace steps, decisions, and errors. MCP server + CLI viewer.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Pay-per-call AI evaluation MCP server. Score LLM outputs against benchmark rubrics via Workers AI.
-
pramana-mcp io.github.loopg/pramana-mcp
Read your recorded AI agent runs, and what changed when you swapped a model or prompt.
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
Evaluate, benchmark, and simulate AI agents on the VerifyAX agent-evaluation platform.
-
llm-observability-orchestration-agent-langchain-community ai.getvda/llm-observability-orchestration-agent-langchain-community
LLM Observability & Orchestration Agent (LangChain Community)
Plugins similaires par place de marché
La même question posée à chaque place de marché séparément : y a-t-il là un équivalent de ce plugin ?
Référencé sur Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
AI agent evaluation sandbox for Claude Code. Holdout scenario testing with Doer/Judge/Adversary/Observer roles, probabilistic satisfaction scoring, and append-only JSONL audit…
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
Agent Trace Triage is a Claude Code plugin for developers building agentic AI systems (LangGraph, CrewAI, custom tool loops, MCP agents). When an agent run fails, stuck in a loop…
-
Autonomous experiment loop for Claude Code. Run an endless optimize-measure-keep/discard cycle on any optimization target: LLM training loss, test speed, bundle size, build time…
Référencé sur Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
OpenTelemetry observability for Claude Code sessions. Captures tool calls, LLM invocations, token usage, and errors as OTel traces. Send telemetry to Dash0 or any…
Référencé sur Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
A suite of agent skills for the full GrowthBook feature flag and experimentation lifecycle.
Référencé sur Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
-
Answer product and business questions with data
Référencé sur Community GitHub marketplaces (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Dash0 Observability
OpenTelemetry observability for OpenAI Codex sessions. Captures prompts, tool calls, MCP calls, sub-agent activity, and token usage as OTel traces.
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
Endor Labs AI Plugins (Legacy)
Legacy Claude Code plugin id for Endor Labs Agent Kit workflows.
Référencé sur Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
Référencé sur Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
Référencé sur Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Work with PostHog from chat: query product analytics and run SQL, manage feature flags and experiments, triage error tracking issues, and review session replays, surveys, and…
Référencé sur Docker MCP Catalog (5)
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
-
Tools for interacting with Hugging Face models, datasets, research papers, and more.
Référencé sur Official MCP Registry (5)
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Run AI agent evaluations on your own model keys, and publish runs others can review and re-run.
-
Structured observability for AI agents. Trace steps, decisions, and errors. MCP server + CLI viewer.
-
Pay-per-call AI evaluation MCP server. Score LLM outputs against benchmark rubrics via Workers AI.
-
pramana-mcp io.github.loopg/pramana-mcp
Read your recorded AI agent runs, and what changed when you swapped a model or prompt.
Trouvés par le sens, et non par un code ou un dépôt commun : les plugins similaires restent des produits distincts, et ceci n'est ni un avis ni une recommandation.
C'est votre plugin ?
Ajoutez-le à vos projets et prouvez que vous le maintenez : un fichier dans son dépôt, un fichier sur votre domaine ou un enregistrement DNS. Vous recevez des alertes quand une marketplace le publie, le retire, change sa marque vérifiée ou ce qu'il demande, et son endpoint distant est surveillé comme un service web.
Données issues de Official MCP Registry. Données issues de Docker MCP Catalog. 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.