Сравнение

AWS Data Processing или Spark SQL

AWS Data Processing: MCP-сервер, издатель awslabs. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Docker MCP Catalog). Spark SQL: MCP-сервер, издатель aidancorrell. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-16. Эту пару выбрал читатель, а не наше правило сравнений, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.

Где опубликован каждый

Где опубликован каждый
Витрина	AWS Data Processing	Spark SQL
Docker MCP Catalog	Опубликован Версия: sha256:8dc85c2f47b4 Форки (GitHub): 1 808 Загрузки (Docker Hub): 31 073 Звёзды (Docker Hub): 0 Звёзды (GitHub): 9 782 Не помечен · Впервые замечен 2026-10-11	Нет на витрине
Official MCP Registry	Нет на витрине	Опубликован Версия: 0.1.2 Загрузки за месяц (PyPI): 83 Загрузки за неделю (PyPI): 23 Форки (GitHub): 1 Звёзды (GitHub): 1 Не помечен · Впервые замечен 2026-10-11

Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.

Факты рядом

AWS Data Processing или Spark SQL
Факт	AWS Data Processing	Spark SQL
Витрины, где он есть	1	1
Звёзды (GitHub) (различается)	9 782 (лучше)	1 (хуже)
Загрузки (Docker Hub) (различается)	31 073	Нет цифры на Docker Hub
Форки (GitHub) (различается)	1 808 (лучше)	1 (хуже)
Последний релиз	Не опубликовано	Не опубликовано
Где работает (различается)	На вашем компьютере (mcp/aws-dataprocessing-mcp-server)	На вашем компьютере (spark-sql-mcp-server)
Транспорт	stdio	stdio
Объявляет инструментов (различается)	32	Не опубликовано
Просит переменных окружения (различается)	2, из них секретов: 0	7, из них секретов: 1
Лицензия (различается)	Apache-2.0	Не указано
Репозиторий (различается)	github.com/awslabs/mcp	github.com/aidancorrell/spark-sql-mcp-server
Изменения за последние 7 дней	0	0
Впервые замечен	2026-10-11	2026-10-11

Строки, где значения различаются, выделены фоном и жирным. Где сами данные говорят, какое значение лучше (больше витрин, большая цифра одной и той же витрины, более свежий релиз, отметка verified на витрине, где есть оба), лучшее дополнительно отмечено зелёным и ▲, худшее красным и ▼. Где работает, транспорт, инструменты, настройки, hooks, части набора, лицензия и изменения за неделю отмечены только как различие: больше или меньше само по себе не лучше.

Что каждый говорит о себе

AWS Data Processing

Своими словами, на витрине Docker MCP Catalog:

Data processing and transformation services.

Spark SQL

Своими словами, на витрине Official MCP Registry:

Query Spark SQL clusters via Thrift/HiveServer2. Works with Spark, EMR, Hive, Impala.

Как запустить каждый

AWS Data Processing Как локальный MCP-сервер: образ Docker

Claude Code

claude mcp add --transport stdio aws-dataprocessing -- docker run -i --rm mcp/aws-dataprocessing-mcp-server

Spark SQL Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI

Claude Code

claude mcp add --env "SPARK_HOST=<YOUR_SPARK_HOST>" --env "SPARK_PASSWORD=<YOUR_SPARK_PASSWORD>" --transport stdio spark-sql-mcp-server -- uvx spark-sql-mcp-server

Требует: SPARK_HOST, SPARK_PASSWORD (секрет)

Команды построены только из того, что объявляют витрины; полный набор для всех клиентов есть на карточке каждого.

Какие инструменты объявляет каждый

Витрины Spark SQL не публикуют список инструментов, поэтому инструменты не сравниваем.

Какие настройки просит каждый

Просит только AWS Data Processing

AWS_PROFILE
AWS_REGION

Просит только Spark SQL

SPARK_AUTH
SPARK_DATABASE
SPARK_HOST
SPARK_KERBEROS_SERVICE_NAME
SPARK_PASSWORD (секрет)
SPARK_PORT
SPARK_USERNAME

Настройки в том виде, как их публикует каждая витрина. Меньше настроек само по себе не лучше.

Что умеет: AWS Data Processing · Что умеет: Spark SQL · Сравнить два других плагина

Данные витрины Docker MCP Catalog. Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка 2026-10-16. Контакты издателей плагинов мы не публикуем.