Aito
Predictions over your own data with $p and $why, no model training; says when Aito does not fit.
MCP-сервер · от AitoDotAI
Коротко
Aito: MCP-сервер, издатель AitoDotAI. 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 2026-10-12.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
- Секретов: 1
- Настроек: 3
Требует: AITO_API_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.
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 "AITO_API_KEY=<YOUR_AITO_API_KEY>" --transport stdio aito -- uvx aito-mcp
[mcp_servers.aito]
command = "uvx"
args = ["aito-mcp"]
[mcp_servers.aito.env]
AITO_API_KEY = "<YOUR_AITO_API_KEY>"
{
"mcpServers": {
"aito": {
"command": "uvx",
"args": [
"aito-mcp"
],
"env": {
"AITO_API_KEY": "<YOUR_AITO_API_KEY>"
}
}
}
}
Замените значения в угловых скобках своими. Мы показываем имена настроек, но не значения.
Необязательные настройки, которые он тоже перечисляет: AITO_MCP_ALLOW_WRITES, AITO_URL.
Аргументы запуска мы не храним. Если серверу они нужны, их называет его собственная документация.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 1.2.0 | Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 5 |
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.
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Discover, shortlist, compare, cost-model, and live-test 300+ AI models from your editor
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
Self-hosted MCP server for time-series forecasting and tabular ML via foundation models.
-
Signed-in OneInfer models, chat, media, Studio movies, music, GPUs, and credits.
-
analytics-engine nz.phos/analytics-engine
AI analytics — sales analysis, ML forecasting, customer segmentation.
-
churn-predictor-ai-mcp io.github.CSOAI-ORG/churn-predictor-ai-mcp
Churn Predictor Ai MCP Server by MEOK AI Labs
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
AI Briefing MCP — Keep AI models current on industry developments
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)
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
-
eu-ai-act-compliance-mcp io.github.CSOAI-ORG/eu-ai-act-compliance-mcp
Eu Ai Act Compliance MCP Server by MEOK AI Labs
-
Train sklearn models (MLP, Random Forest, Linear Regression), export weights to JSON, and generate pure TypeScript inference code with zero npm dependencies. Handles the full…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
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.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Answer product and business questions with data
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Accurate API model IDs, pricing, and specs for 46 models across 7 AI providers.
-
Dynatrace observability skills: DQL query patterns, application and infrastructure monitoring, log analysis, problem investigation, and incident response workflows, with the…
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.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Arize AX platform skills for LLM observability, evaluation, and optimization. Includes trace export, instrumentation, datasets, experiments, evaluators, AI provider integrations…
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Phoenix AI observability skills for LLM application debugging, evaluation, and tracing. Includes CLI debugging tools, LLM evaluation workflows, and OpenInference tracing…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
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…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
code-apps-preview
Build and deploy Power Apps code apps using React, Vite, and Power Platform connectors.
-
mobile-app
Build and deploy Power Apps code apps for mobile using Expo (React Native), with native device functionality and Power Platform connectors
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
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.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
-
MCP server providing Prometheus metrics access and PromQL query execution for AI assistants
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Discover, shortlist, compare, cost-model, and live-test 300+ AI models from your editor
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
Self-hosted MCP server for time-series forecasting and tabular ML via foundation models.
-
Signed-in OneInfer models, chat, media, Studio movies, music, GPUs, and credits.
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.