LLM Prover
Evaluate agent workflows and LLMs on your own data: find wasted steps, pick models, catch drift.
MCP-сервер · от pysolvr.com
Коротко
LLM Prover: MCP-сервер, издатель pysolvr.com. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Мы впервые увидели его 2026-11-09 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-09.
Что просит
- Работает удалённо
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ссылка в один клик открывает клиент, и он просит подтвердить, прежде чем добавить сервер.
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 удалённый MCP-сервер
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport http llmprover https://mcp.llmprover.pysolvr.com/mcp
[mcp_servers.llmprover]
url = "https://mcp.llmprover.pysolvr.com/mcp"
{
"mcpServers": {
"llmprover": {
"url": "https://mcp.llmprover.pysolvr.com/mcp"
}
}
}
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 1.0.0 | Число не опубликовано | 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
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Official MCP Registry: появился
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.
-
llm-observability-orchestration-agent-langchain-community ai.getvda/llm-observability-orchestration-agent-langchain-community
LLM Observability & Orchestration Agent (LangChain Community)
-
Agent skills for observing and evaluating LLM applications with LangSmith
-
Run a golden set and gate LLM model swaps on accuracy, with latency and cost per request.
-
llm-observability-orchestration-agent-langchain ai.getvda/llm-observability-orchestration-agent-langchain
LLM Observability & Orchestration Agent (Langchain)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
noveum ai.noveum/noveum
Trace, evaluate, and optimize your LLM, RAG, and agent apps with Noveum observability.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Release management and QA for custom AI assistants: RAG, releases, scored QA, signed TrustBench runs
-
VerifiMind PEAS - RefleXion Trinity
X-Z-CS AI validation with auditable reasoning. 8 active tools; 5 in maintenance. v0.5.68
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…
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
OpenTelemetry observability for Claude Code sessions. Captures tool calls, LLM invocations, token usage, and errors as OTel traces. Send telemetry to Dash0 or any…
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.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
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.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Answer product and business questions with data
-
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)
-
Agent skills for observing and evaluating LLM applications with LangSmith
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
langsmith-skills
Collection of LangSmith skills for trace analysis, deployment, and production operations
-
observability
LLM application monitoring including LangSmith and Phoenix. Use when debugging LLM apps or monitoring production systems.
-
Manage prompts in production at scale: prompt versioning, A/B testing, prompt registries, regression prevention, and eval pipelines for production AI features. NOT for writing…
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Multi-model council for Copilot CLI: three subagents on different model families (Anthropic, OpenAI, Google) answer independently, then build on each other or attack the leading…
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
crowdstrike-charlotte-ai-agentworks
CrowdStrike Charlotte AI AgentWorks skills for creating, managing, and invoking AI agents via external Falcon API Gateway endpoints. Includes agent lifecycle management…
-
Microsoft Copilot Studio YAML authoring toolkit. Create, edit, validate, and test Copilot Studio agents using YAML files.
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.
-
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…
-
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.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Review Trainerize clients and check-ins, and update macros, messages, and programs.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Give your AI agents trusted access to the full Postman platform.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
llm-observability-orchestration-agent-langchain-community ai.getvda/llm-observability-orchestration-agent-langchain-community
LLM Observability & Orchestration Agent (LangChain Community)
-
Run a golden set and gate LLM model swaps on accuracy, with latency and cost per request.
-
llm-observability-orchestration-agent-langchain ai.getvda/llm-observability-orchestration-agent-langchain
LLM Observability & Orchestration Agent (Langchain)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
noveum ai.noveum/noveum
Trace, evaluate, and optimize your LLM, RAG, and agent apps with Noveum observability.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
-
Langfuse MCP server for accessing and analyzing telemetry data via natural language
-
marm-mcp-server io.github.Lyellr88/marm-mcp-server
Universal MCP Server with advanced AI memory capabilities and semantic search.
-
air-blackbox-mcp io.github.airblackbox/air-blackbox-mcp
EU AI Act compliance scanner for Python AI agents. 14 tools across 6 articles.
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
rubber-duck io.github.nesquikm/rubber-duck
Bridge to multiple LLMs and CLI agents: councils, debates, voting, and more
-
Context Assurance for AI agents: context engineering, AI cost optimization, verification.
-
claude-prompts-mcp io.github.minipuft/claude-prompts-mcp
Reusable prompt templates, multi-step workflow chains, and quality gates for any MCP client.
-
140 deterministic tools for your AI: logs, tests, SQL, diagrams, SPARQL. Local, no network.
-
Contextual prompts and agent skills for 140+ AI platforms.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё 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.