data-science-team или Entroly
data-science-team: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель tonone-ai. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Entroly: MCP-сервер, издатель juyterman1000. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 3 (Official MCP Registry, npm registry (MCP servers), Community GitHub marketplaces). 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 |  Entroly | |
|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества tonone-ai/tonone | Опубликован Версия: 1.19.0 Форки (GitHub): 11 Звёзды (GitHub): 77 Не помечен · Впервые замечен |
Нет на витрине |
| Official MCP Registry | Нет на витрине | Опубликован Версия: 1.0.88 Загрузки за месяц (PyPI): 1 455 Загрузки за неделю (PyPI): 394 Форки (GitHub): 74 Звёзды (GitHub): 483 Не помечен · Впервые замечен |
| npm registry (MCP servers) | Нет на витрине | Опубликован Версия: 1.0.88 Загрузки за месяц (npm): 923 Загрузки за неделю (npm): 348 Форки (GitHub): 74 Звёзды (GitHub): 483 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-science-team | Entroly |
|---|---|---|
| Витрины, где он есть (различается) | 1 (хуже) | 3 (лучше) |
| Звёзды (GitHub) (различается) | 77 (хуже) | 483 (лучше) |
| Форки (GitHub) (различается) | 11 (хуже) | 74 (лучше) |
| Последний релиз (различается) | Не опубликовано | 2026-11-02 |
| Где работает (различается) | Ставится как пакет плагинов | На вашем компьютере (entroly) |
| Транспорт (различается) | Не указано | stdio |
| Объявляет инструментов | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Просит переменных окружения (различается) | Не опубликовано | 4, из них секретов: 1 |
| Запускает хуков (различается) | Не опубликовано | 1 |
| Части набора (различается) | Не опубликовано | 4 |
| Лицензия (различается) | MIT | Apache-2.0 |
| Репозиторий (различается) | github.com/tonone-ai/tonone | github.com/juyterman1000/entroly |
| Изменения за последние 7 дней (различается) | 2 | 0 |
| Впервые замечен (различается) | 2026-11-09 | 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-science-team
Data Science Team bundle — 10 agents: Cast, Feat, Fit, Score, Drift, Vect, Tune, Plot, Clean, Eval
Entroly
Context Assurance for AI agents: context engineering, AI cost optimization, verification.
Как запустить каждый
data-science-team Как плагин Claude Code
/plugin marketplace add tonone-ai/tonone
/plugin install data-science-team@tonone-aiEntroly Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI
claude mcp add --transport stdio entroly -- uvx entrolyКоманды 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-science-team не публикуют, какие настройки он просит, поэтому настройки не сравниваем.
Что умеет: data-science-team · Что умеет: Entroly · Сравнить два других плагина
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Данные витрины Official MCP Registry. Данные витрины npm registry (MCP servers). Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.