data-quality или Contextflo
data-quality: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель ScaleVector GmbH. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Contextflo: MCP-сервер, издатель contextflo.com. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-30. Эту пару выбрал читатель, а не наше правило сравнений, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.
Где опубликован каждый
| Витрина |  data-quality |  Contextflo |
|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества dlt-hub/dlthub-ai-harness | Опубликован Версия: 0.1.1 Форки (GitHub): 5 Звёзды (GitHub): 63 Не помечен · Впервые замечен |
Нет на витрине |
| Official MCP Registry | Нет на витрине | Опубликован Версия: 1.0.0 Число не опубликовано Не помечен · Впервые замечен |
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
| Факт | data-quality | Contextflo |
|---|---|---|
| Витрины, где он есть | 1 | 1 |
| Звёзды (GitHub) (различается) | 63 | Нет цифры на GitHub |
| Форки (GitHub) (различается) | 5 | Нет цифры на GitHub |
| Последний релиз | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Где работает (различается) | Ставится как пакет плагинов | Удалённый сервер (mcp.contextflo.com/mcp) |
| Транспорт (различается) | Не указано | Streamable HTTP |
| Объявляет инструментов | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Просит переменных окружения | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Части набора (различается) | 6 | Не набор |
| Лицензия (различается) | https://github.com/dlt-hub/dlthub-ai-workbench/blob/master/LICENSE | Не указано |
| Репозиторий (различается) | github.com/dlt-hub/dlthub-ai-harness | Не указано |
| Изменения за последние 7 дней | 0 | 0 |
| Впервые замечен (различается) | 2026-10-16 | 2026-10-11 |
| Endpoint на последней проверке (различается) | нет remote endpoint, который мы проверяем | Ответил 15 ч назад |
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
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 failure diagnosis.
Contextflo
Query your warehouse or a CSV with Claude/ChatGPT over MCP, governed by table-level ACL + audit.
Как запустить каждый
data-quality Как плагин Claude Code
/plugin marketplace add dlt-hub/dlthub-ai-harness
/plugin install data-quality@dlthub-ai-workbenchContextflo Как удалённый MCP-сервер
claude mcp add --transport http contextflo https://mcp.contextflo.com/mcpКоманды построены только из того, что объявляют витрины; полный набор для всех клиентов есть на карточке каждого.
Remote endpoint, который мы проверяем, есть только у Contextflo. Как мы проверяем endpoint
Какие инструменты объявляет каждый
Витрины ни одного из них не публикуют список инструментов, сравнивать нечего.
Какие настройки просит каждый
Витрины ни одного из них не публикуют настройки, которые он просит.
Что умеет: data-quality · Что умеет: Contextflo · Сравнить два других плагина
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.