autoresearch или io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server
autoresearch больше нет ни на одной читаемой нами витрине, это последние данные на 2026‑10‑27.
autoresearch: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель James S Tayler. Ни одна витрина, которую мы читаем, его больше не публикует. io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server: MCP-сервер, издатель lineai-intelligence. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 2 (Official MCP Registry, PyPI (MCP servers)). Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-27. Одного из плагинов этой пары больше нет ни на одной читаемой нами витрине, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.
Где опубликован каждый
| Витрина |  io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server | |
|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества james-s-tayler/lazy-developer | Удалён 2026-10-27 Версия: 1.1.0 Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 12 Не помечен · Впервые замечен |
Нет на витрине |
| Official MCP Registry | Нет на витрине | Опубликован Версия: 1.4.0 Загрузки за месяц (PyPI): 6 265 Загрузки за неделю (PyPI): 584 Форки (GitHub): 15 Звёзды (GitHub): 37 Не помечен · Впервые замечен |
| PyPI (MCP servers) | Нет на витрине | Опубликован Версия: 1.4.0 Загрузки за месяц (PyPI): 6 265 Загрузки за неделю (PyPI): 584 Форки (GitHub): 15 Звёзды (GitHub): 37 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 | autoresearchбольше не публикуется · | io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server |
|---|---|---|
| Витрины, где он есть (различается) | 0 | 2 |
| Звёзды (GitHub) (различается) | 12 | 37 |
| Форки (GitHub) (различается) | 0 | 15 |
| Последний релиз (различается) | Не опубликовано | 2026-10-14 |
| Где работает (различается) | Ставится как пакет плагинов | На вашем компьютере (lineai-mcp-server) |
| Транспорт (различается) | Не указано | stdio |
| Объявляет инструментов | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Просит переменных окружения (различается) | Не опубликовано | 5, из них секретов: 1 |
| Части набора (различается) | 3 | Не набор |
| Лицензия (различается) | MIT | MPL-2.0 |
| Репозиторий (различается) | github.com/james-s-tayler/lazy-developer | github.com/lineai-intelligence/lineai-mcp-server |
| Изменения за последние 7 дней (различается) | 4 | 0 |
| Впервые замечен (различается) | 2026-10-22 | 2026-10-11 |
Строки, где они различаются, выделены фоном и жирным. Лучшее и худшее значение не отмечены: плагин, которого больше нет на витринах, показан по последним известным данным, а их мы не ранжируем против текущих цифр.
Чем заменить «autoresearch»
Плагины, которые ещё публикуются и ближе всего к нему по смыслу названий, описаний, инструментов и скиллов. Сравнимые, а не рекомендованные.
-
Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…
-
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…
-
Self-correcting loop engineering and automated codebase research.
-
Drop-in agentic loop skills (autoresearch, literature & writing, data, optimization, red-team, power analysis). Skills install namespaced as agent-loops:<name>.
-
Autonomous experiment loop — optimize any file by a measurable metric. 5 slash commands (/ar:setup, /ar:ar-run, /ar:loop, /ar:ar-status, /ar:ar-resume), 8 built-in evaluators…
-
Structured experiment-driven code optimization using tree search and parallel subagents
Что каждый говорит о себе
autoresearch
Set up autonomous goal-driven optimization — creates a GOAL.md fitness function and runs an improvement loop
io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server
An MCP Server to utilize Lineai's rich software dependency data in your AI programming assistant.
Как запустить каждый
autoresearch
Нет данных для автоматической команды: из того, что объявляют витрины, нельзя однозначно понять, как его подключить.
io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI
claude mcp add --env "LINEAI_PASSWORD=<YOUR_LINEAI_PASSWORD>" --env "LINEAI_SERVER_HOST=<YOUR_LINEAI_SERVER_HOST>" --env "LINEAI_USERNAME=<YOUR_LINEAI_USERNAME>" --env "LINEAI_WORKSPACE_NAME=<YOUR_LINEAI_WORKSPACE_NAME>" --transport stdio lineai-mcp-server -- uvx lineai-mcp-serverТребует: LINEAI_PASSWORD (секрет), LINEAI_SERVER_HOST, LINEAI_USERNAME, LINEAI_WORKSPACE_NAME
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 autoresearch не публикуют, какие настройки он просит, поэтому настройки не сравниваем.
Что умеет: autoresearch · Что умеет: io.github.lineai-intelligence/lineai-mcp-server · Сравнить два других плагина
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Данные витрины Official MCP Registry. Данные витрины PyPI (MCP servers). Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.