io.github.mdefrance/autocarver
Qualify dataset columns and process them against a target with AutoCarver, fully on your machine.
Serveur MCP · par mdefrance
Aperçu
io.github.mdefrance/autocarver est un serveur MCP publié par mdefrance. Places de marché que nous lisons et qui le référencent : 1 (Official MCP Registry). Nous l'avons vu pour la première fois le 2026-10-11 et n'avons enregistré aucun changement depuis. Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-14.
Ce qu'il demande
- S'exécute sur votre machine
Aucune des places de marché que nous lisons ne publie ses outils ni les réglages qu'il demande.
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.
Paquet
PyPI autocarver (autocarver sur PyPI)
- Téléchargements PyPI par semaine: 384 (2026-10-13)
- Téléchargements PyPI par mois: 1 077 (2026-10-13)
- Dernière version sur PyPI : 7.8.1, publiée le 2026-09-30
Aucune vulnérabilité connue dans OSV pour 7.8.1 (vérifié le 2026-10-13)
Les données PyPI proviennent de pypi.org, les téléchargements PyPI de pypistats.org. Chaque chiffre est celui du registre et ne s'additionne jamais à un autre. Un registre qui ne publie pas de chiffre n'en affiche aucun : pas de chiffre ne veut pas dire zéro. Les entrées de vulnérabilités proviennent d'OSV.dev (CC BY 4.0) et ne concernent que la version déclarée ; une fiche sans version déclarée n'obtient pas de réponse. Nous n'analysons pas le code.
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 local : paquet PyPI
Construit à partir de ce que déclare Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio autocarver -- uvx -m AutoCarver.mcp autocarver
[mcp_servers.autocarver]
command = "uvx"
args = ["-m", "AutoCarver.mcp", "autocarver"]
{
"mcpServers": {
"autocarver": {
"command": "uvx",
"args": [
"-m",
"AutoCarver.mcp",
"autocarver"
]
}
}
}
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 | 7.8.1 | Téléchargements par mois (PyPI): 1 077 Téléchargements par semaine (PyPI): 384 Forks (GitHub): 0 Étoiles (GitHub): 11 |
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.
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.
-
csv-analytics-mcp io.github.CSOAI-ORG/csv-analytics-mcp
Csv Analytics MCP Server by MEOK AI Labs
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
mcp-utils io.github.followtz/mcp-utils
Data processing tools: CSV, cleaning, stats, image, report, save, shell
-
dingdawg-data-agent io.github.dingdawg/dingdawg-data-agent
AI data agent — schema analysis, query optimization, PII detection, pipelines.
-
syntitan-mcp ai.syntitan/syntitan-mcp
AI-Ready Data Platform that fills the missing layer between data management and AI execution.
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
mcp co.axiom/mcp
List datasets, schemas, run APL queries, and use prompts for exploration, anomalies, and monitoring.
-
xplainable-mcp-server io.github.xplainable/xplainable-mcp-server
Train, explain, optimise and deploy transparent glass-box ML models via workflow tools.
-
dataprivacy-ai-mcp io.github.CSOAI-ORG/dataprivacy-ai-mcp
Dataprivacy Ai MCP Server by MEOK AI Labs
-
datanika-mcp io.datanika/datanika-mcp
Read-only-by-default MCP for Datanika: browse data, run dbt transforms, manage ELT pipelines.
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)
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
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…
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
Train sklearn models (MLP, Random Forest, Linear Regression), export weights to JSON, and generate pure TypeScript inference code with zero npm dependencies. Handles the full…
Référencé sur Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
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.
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
Référencé sur Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
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.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
Référencé sur Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Answer product and business questions with data
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
Référencé sur Community GitHub marketplaces (5)
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Add a predictive feature with Aito where it fits, and say so where it does not: a fit check, a schema from your table, a threshold checked on held-out rows, and the aito MCP…
-
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.
Référencé sur Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in TypeScript/Node.js using the official SDK. Includes instructions for best practices, a prompt for generating…
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in Go using the official github.com/modelcontextprotocol/go-sdk. Includes instructions for best practices, a…
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
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.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
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…
-
Complete bundle: all Microsoft Skills for Fabric for developers and consumers.
Référencé sur Cursor: cursor/plugins (5)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Explore datasets and tables and run SQL queries.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
Référencé sur Docker MCP Catalog (5)
-
Keboola MCP Server is an open-source bridge between your Keboola project and modern AI tools.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
schemacrawler-ai io.github.schemacrawler/schemacrawler-ai
Enables natural language schema queries — explore tables, keys, procedures, and get SQL help fast
-
Giving Claude ability to run code with E2B via MCP (Model Context Protocol).
Référencé sur Official MCP Registry (5)
-
csv-analytics-mcp io.github.CSOAI-ORG/csv-analytics-mcp
Csv Analytics MCP Server by MEOK AI Labs
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
mcp-utils io.github.followtz/mcp-utils
Data processing tools: CSV, cleaning, stats, image, report, save, shell
-
dingdawg-data-agent io.github.dingdawg/dingdawg-data-agent
AI data agent — schema analysis, query optimization, PII detection, pipelines.
-
syntitan-mcp ai.syntitan/syntitan-mcp
AI-Ready Data Platform that fills the missing layer between data management and AI execution.
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. 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.