io.github.IgorGanapolsky/rlhf-feedback-loop
RLHF feedback loop for AI agents. Capture signals, promote memories, block mistakes, export DPO.
MCP-сервер · от IgorGanapolsky
Коротко
io.github.IgorGanapolsky/rlhf-feedback-loop: MCP-сервер, издатель IgorGanapolsky. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Последнее изменение мы зафиксировали 2026-10-13. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-14.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
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.
Пакет
npm rlhf-feedback-loop (rlhf-feedback-loop на npm)
- Загрузки npm за неделю: 70 (2026-10-13)
- Загрузки npm за месяц: 297 (2026-10-13)
- Последняя версия на npm: 0.6.13, опубликована 2026-03-11
- Последняя версия помечена на npm как устаревшая
В OSV нет известных уязвимостей для 0.6.13 (проверено 2026-10-14)
Данные npm взяты из публичного реестра npm (registry.npmjs.org, api.npmjs.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
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 локальный MCP-сервер: пакет npm
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio rlhf-feedback-loop -- npx -y rlhf-feedback-loop[mcp_servers.rlhf-feedback-loop]
command = "npx"
args = ["-y", "rlhf-feedback-loop"]{
"mcpServers": {
"rlhf-feedback-loop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"rlhf-feedback-loop"
]
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.6.13 | Загрузки за месяц (npm): 297 Загрузки за неделю (npm): 70 Форки (GitHub): 8 Звёзды (GitHub): 29 |
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.
Возможно, тот же плагин
Листинги, у которых есть общий признак с этим, но недостаточно, чтобы считать их одним продуктом.
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.
-
AI Agents Framework with Self Reflection and MCP support
-
agent-memory io.github.theprodsde/agent-memory
Persistent agent memory with a decision layer: replay, restore, verify, or none — explainable.
-
agentos io.github.imran-siddique/agentos
Build and manage policy-compliant AI agents with safety enforcement and compliance checking
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
agent-guard io.github.mdfifty50-boop/agent-guard
Constitutional guardrails and loop detection for AI agents
-
agent-loop-mcp io.github.meharajM/agent-loop-mcp
Agentic memory manager. Install Skill: npx skills add meharajM/agent-loop-mcp
-
robrain io.github.adelinamart/robrain
Self-hosted decision memory for AI coding agents; warns before re-proposing a rejected approach.
-
pramana-mcp io.github.loopg/pramana-mcp
Read your recorded AI agent runs, and what changed when you swapped a model or prompt.
-
agence io.github.l-agence/agence
AI governance MCP server — policy enforcement, skills, memory, multi-LLM consensus
-
Project memory across sessions for AI agents. A queryable decision log in the repo.
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)
-
vynn-mcp io.github.beee003/vynn-mcp
Self-improving AI workflows with backtesting, prompt optimization, and scheduling
-
agent-knowledge io.github.keshrath/agent-knowledge
Cross-session memory for AI agents - knowledge graph, scoring, semantic search
-
engram io.github.tstockham96/engram
Intelligent agent memory with automatic extraction, consolidation, and bi-temporal recall.
-
deepmiro io.github.kakarot-dev/deepmiro
Simulate hundreds of AI agents to predict how communities react to events and policies
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
firebase-mcp io.github.firebase/firebase-mcp
Gives AI development tools Firebase-specific capabilities and expertise.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Interactive self-referential AI loops for iterative development, implementing the Ralph Wiggum technique. Claude works on the same task repeatedly, seeing its previous work, until…
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
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design 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)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
An agentic skills framework & software development methodology that works: planning, TDD, debugging, and collaboration workflows.
-
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)
-
al-buddy-memory io.github.flytomoon/al-buddy-memory
Governed local memory for AI agents: facts are retired, not overwritten, and every call is audited.
-
agent-knowledge io.github.keshrath/agent-knowledge
Cross-session memory for AI agents - knowledge graph, scoring, semantic search
-
Local-first, governable long-term memory for AI coding agents
-
forkflux-mcp io.github.forkflux/forkflux-mcp
Self-hosted multi-agent collaboration and audit layer for AI-assisted engineering teams
-
deepmiro io.github.kakarot-dev/deepmiro
Simulate hundreds of AI agents to predict how communities react to events and policies
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.
-
foundry-hosted-agent-copilotkit
Build CopilotKit + AG-UI web apps on Microsoft Foundry hosted agents (Microsoft Agent Framework): wiring, native Foundry primitives, human-in-the-loop approvals, azd deploy, and…
-
Skills and interactive Copilot canvas for designing, configuring, testing and deploying agents to Microsoft Foundry.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
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…
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
Complete bundle: all Microsoft Skills for Fabric for developers and consumers.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
Patterns for designing CLIs that coding agents can run reliably: flags, help with examples, pipelines, errors, idempotency, dry-run.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Server-enforced workflow discipline for AI agents: work items, dependency graphs, quality gates
-
MCP server providing Prometheus metrics access and PromQL query execution for AI assistants
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
AI Agents Framework with Self Reflection and MCP support
-
agent-memory io.github.theprodsde/agent-memory
Persistent agent memory with a decision layer: replay, restore, verify, or none — explainable.
-
agentos io.github.imran-siddique/agentos
Build and manage policy-compliant AI agents with safety enforcement and compliance checking
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
agent-guard io.github.mdfifty50-boop/agent-guard
Constitutional guardrails and loop detection for AI agents
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.