GRAFOMEM CGR Capture
Record agent judgments and their real outcomes on GRAFOMEM Cloud. Capture now, score later.
MCP-сервер · от grafomem.com
Коротко
GRAFOMEM CGR Capture: MCP-сервер, издатель grafomem.com. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Мы впервые увидели его 2026-10-11 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-14.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
- Секретов: 1
- Настроек: 6
Требует: GRAFOMEM_CGR_TENANT, GRAFOMEM_CGR_TENANT_KEY (секрет)
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Пакет
PyPI grafomem-cgr (grafomem-cgr на PyPI)
- Загрузки PyPI за неделю: 16 (2026-10-13)
- Загрузки PyPI за месяц: 105 (2026-10-13)
- Последняя версия на PyPI: 0.1.0, опубликована 2026-08-24
В OSV нет известных уязвимостей для 0.1.0 (проверено 2026-10-14)
Данные PyPI взяты с pypi.org, загрузки PyPI с pypistats.org. Каждое число принадлежит своему реестру и никогда не складывается с другим. Реестр, который не публикует число, ничего не показывает: нет числа не значит ноль. Записи об уязвимостях взяты из OSV.dev (CC BY 4.0) и относятся только к объявленной версии; листинг без объявленной версии ответа не получает. Код мы не сканируем.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --env "GRAFOMEM_CGR_TENANT=<YOUR_GRAFOMEM_CGR_TENANT>" --env "GRAFOMEM_CGR_TENANT_KEY=<YOUR_GRAFOMEM_CGR_TENANT_KEY>" --transport stdio cgr-capture -- uvx grafomem-cgr[mcp_servers.cgr-capture]
command = "uvx"
args = ["grafomem-cgr"]
[mcp_servers.cgr-capture.env]
GRAFOMEM_CGR_TENANT = "<YOUR_GRAFOMEM_CGR_TENANT>"
GRAFOMEM_CGR_TENANT_KEY = "<YOUR_GRAFOMEM_CGR_TENANT_KEY>"{
"mcpServers": {
"cgr-capture": {
"command": "uvx",
"args": [
"grafomem-cgr"
],
"env": {
"GRAFOMEM_CGR_TENANT": "<YOUR_GRAFOMEM_CGR_TENANT>",
"GRAFOMEM_CGR_TENANT_KEY": "<YOUR_GRAFOMEM_CGR_TENANT_KEY>"
}
}
}
}Замените значения в угловых скобках своими. Мы показываем имена настроек, но не значения.
Необязательные настройки, которые он тоже перечисляет: GRAFOMEM_API, GRAFOMEM_CGR_FORBIDDEN_TENANTS, GRAFOMEM_CGR_ROLE_KEYS, GRAFOMEM_CGR_ROLE_KEYS_JSON.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.0 | Загрузки за месяц (PyPI): 105 Загрузки за неделю (PyPI): 16 Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 3 |
Не помечен |
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.
Что менялось
С тех пор как мы следим за плагином, ничего не менялось.
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Run data annotation and evaluation tasks with vetted domain experts: create, publish, get results.
-
argus-decision-mcp io.github.commet/argus-decision-mcp
Preserve a user-authorized judgment and append later answers. No model verdict or human score.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Pay-per-call AI evaluation MCP server. Score LLM outputs against benchmark rubrics via Workers AI.
-
PatchX Freenote MCP: summaries, memories, model results and user-approved webhook workflows.
-
Connect MCP-capable AI agents to local Granoflow tasks, reviews, cards, imports, and work memory.
-
Certified business decisions on your own data: what to decide today, run it, record the call.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Multi-expert decision intelligence with transparent synthesis and auditable workflows.
-
Omnis Venture Intelligence MCP
Venture intelligence for autonomous agents with discovery, scoring, and workspace automation.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
AI agent evaluation sandbox for Claude Code. Holdout scenario testing with Doer/Judge/Adversary/Observer roles, probabilistic satisfaction scoring, and append-only JSONL audit…
-
OpenTelemetry observability for Claude Code sessions. Captures tool calls, LLM invocations, token usage, and errors as OTel traces. Send telemetry to Dash0 or any…
-
Connect AI assistants to Outline for document search, reading, and management
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
OpenTelemetry observability for Claude Code sessions. Captures tool calls, LLM invocations, token usage, and errors as OTel traces. Send telemetry to Dash0 or any…
-
Connect Claude Code to LogRocket to query session replays, metrics, issues, and user behavior using natural language.
-
Create, connect, and interact with an AlloyDB for PostgreSQL database and data.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
-
Bring Pendo product analytics into Claude Code: account health, feature adoption, session replay lookup and triage, feedback analysis, and data-informed planning grounded in real…
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
PostHog gives your AI agent direct access to your product analytics, feature flags, experiments, error tracking, surveys, logs, and LLM analytics. Ask questions about your data…
-
Answer product and business questions with data
-
Analyze Mixpanel data with the mixpanel_headless Python SDK and Codex skills.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Stop shipping agents on vibes — agent eval for any MCP workflow. Score output quality, catch PII and prompt injection, verify citations, and enforce cost budgets. 12 MCP tools +…
-
Connects the Hunch remote MCP server (https://hunchsheet.app/mcp, sign in with your Hunch key) and adds a skill plus /hunch:hunch-check, /hunch:hunch-tag and /hunch:hunch-score…
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
dossier ai.imboard/dossier
MCP server for dossier automation standard - enables LLMs to discover, verify, and execute dossiers
-
Git-native content governance for AI agents — 27 deterministic MCP tools over stdio and HTTP.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
A runtime-portable 5-agent quality gate that adjudicates text artifacts before they ship. Five role-conditioned LLM deliberators run a 2-round async protocol with cross-read…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Work with PostHog from chat: query product analytics and run SQL, manage feature flags and experiments, triage error tracking issues, and review session replays, surveys, and…
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
-
Search company knowledge and draft verified answers.
-
Search meeting transcripts, summaries, and action items.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Production-ready RAG service to search and retrieve data from your documents.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Run data annotation and evaluation tasks with vetted domain experts: create, publish, get results.
-
argus-decision-mcp io.github.commet/argus-decision-mcp
Preserve a user-authorized judgment and append later answers. No model verdict or human score.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Pay-per-call AI evaluation MCP server. Score LLM outputs against benchmark rubrics via Workers AI.
-
PatchX Freenote MCP: summaries, memories, model results and user-approved webhook workflows.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. Вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.