Ext Ops Panel
Открыть панель
Сравнение

compute-ladder или Deep Agentic Core MCP

compute-ladder: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель xiaolai. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Deep Agentic Core MCP: MCP-сервер, издатель DeepAgentLabs. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 2 (Official MCP Registry, PyPI (MCP servers)). Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-14. Эту пару выбрал читатель, а не наше правило сравнений, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.

Где опубликован каждый

Где опубликован каждый
Витринаcompute-ladderDeep Agentic Core MCP
Маркетплейс сообщества xiaolai/claude-plugin-marketplace Опубликован
Версия: 0.2.0
Форки (GitHub): 0
Звёзды (GitHub): 1
Не помечен · Впервые замечен
Нет на витрине
Official MCP Registry Нет на витрине Опубликован
Версия: 1.0.3
Загрузки за месяц (PyPI): 21 533
Загрузки за неделю (PyPI): 18 039
Форки (GitHub): 1
Звёзды (GitHub): 63
Не помечен · Впервые замечен
PyPI (MCP servers) Нет на витрине Опубликован
Версия: 1.0.3
Загрузки за месяц (PyPI): 21 533
Загрузки за неделю (PyPI): 18 039
Форки (GitHub): 1
Звёзды (GitHub): 63
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

compute-ladder или Deep Agentic Core MCP
Фактcompute-ladderDeep Agentic Core MCP
Витрины, где он есть (различается)1 (хуже)2 (лучше)
Звёзды (GitHub) (различается)1 (хуже)63 (лучше)
Форки (GitHub) (различается)0 (хуже)1 (лучше)
Последний релиз (различается)Не опубликовано2026-11-13
Где работает (различается)Ставится как пакет плагиновНа вашем компьютере (deep-agentic-core-mcp)
Транспорт (различается)Не указаноstdio
Объявляет инструментовНе опубликованоНе опубликовано
Просит переменных окруженияНе опубликованоНе опубликовано
Запускает хуков (различается)5Не опубликовано
Части набора (различается)9Не набор
Лицензия (различается)ISCMIT
Репозиторий (различается)github.com/xiaolai/compute-ladder-for-claudegithub.com/deepagentlabs/mcp-server
Изменения за последние 7 дней (различается)24
Впервые замечен (различается)2026-11-112026-10-11

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

compute-ladder

Своими словами, на витрине Community GitHub marketplaces:

Compute routing with guarded effort requests, a measured cheap-model worker and reports of observed main-agent and subagent effort; runtime escalation must be verified.

Deep Agentic Core MCP

Своими словами, на витрине Official MCP Registry:

Unified MCP server for AgenticLens and Agentic Chaos capabilities.

Как запустить каждый

compute-ladder Как плагин Claude Code

Claude Code
/plugin marketplace add xiaolai/claude-plugin-marketplace
/plugin install compute-ladder@xiaolai

Deep Agentic Core MCP Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI

Claude Code
claude mcp add --transport stdio deep-agentic-core-mcp -- uvx deep-agentic-core-mcp

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 ни одного из них не публикуют настройки, которые он просит.

Что умеет: compute-ladder · Что умеет: Deep Agentic Core MCP · 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.

Откуда данные: как устроен каталог