data-quality или Scope Analytics
data-quality: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель ScaleVector GmbH. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Scope Analytics: MCP-сервер, издатель wally827. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-09. Эту пару выбрал читатель, а не наше правило сравнений, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.
Где опубликован каждый
| Витрина |  data-quality | |
|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества dlt-hub/dlthub-ai-harness | Опубликован Версия: 0.1.2 Форки (GitHub): 5 Звёзды (GitHub): 65 Не помечен · Впервые замечен |
Нет на витрине |
| Official MCP Registry | Нет на витрине | Опубликован Версия: 0.1.10 Загрузки за месяц (PyPI): 338 Загрузки за неделю (PyPI): 537 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 | Scope Analytics |
|---|---|---|
| Витрины, где он есть | 1 | 1 |
| Звёзды (GitHub) (различается) | 65 | Нет цифры на GitHub |
| Форки (GitHub) (различается) | 5 | Нет цифры на GitHub |
| Последний релиз (различается) | 2026-11-04 (лучше) | 2026-11-03 (хуже) |
| Где работает (различается) | Ставится как пакет плагинов | На вашем компьютере (scope-analytics-mcp) |
| Транспорт (различается) | Не указано | stdio |
| Объявляет инструментов | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Просит переменных окружения (различается) | Не опубликовано | 2, из них секретов: 1 |
| Части набора (различается) | 6 | Не набор |
| Лицензия (различается) | https://github.com/dlt-hub/dlthub-ai-harness/blob/master/LICENSE | Не указано |
| Репозиторий (различается) | github.com/dlt-hub/dlthub-ai-harness | Не указано |
| Изменения за последние 7 дней | 2 | 2 |
| Впервые замечен (различается) | 2026-10-16 | 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
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.
Scope Analytics
Set up, install and query Scope analytics from an AI coding agent (Claude Code, Cursor, etc.).
Как запустить каждый
data-quality Как плагин Claude Code
/plugin marketplace add dlt-hub/dlthub-ai-harness
/plugin install data-quality@dlthub-ai-harnessScope Analytics Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI
claude mcp add --env "SCOPE_API_KEY=<YOUR_SCOPE_API_KEY>" --transport stdio scope-analytics-mcp -- uvx scope-analytics-mcpТребует: SCOPE_API_KEY (секрет)
Команды построены только из того, что объявляют витрины; полный набор для всех клиентов есть на карточке каждого.
Какие инструменты объявляет каждый
Витрины ни одного из них не публикуют список инструментов, сравнивать нечего.
Какие настройки просит каждый
Витрины data-quality не публикуют, какие настройки он просит, поэтому настройки не сравниваем.
Что умеет: data-quality · Что умеет: Scope Analytics · 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.