AIRAS
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
MCP-сервер · от airas-org
Коротко
AIRAS: MCP-сервер, издатель airas-org. 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
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 локальный MCP-сервер: пакет PyPI
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio airas -- uvx airas
[mcp_servers.airas]
command = "uvx"
args = ["airas"]
{
"mcpServers": {
"airas": {
"command": "uvx",
"args": [
"airas"
]
}
}
}
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 | 0.4.1 | Форки (GitHub): 2 Звёзды (GitHub): 36 |
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.
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
openpaper-mcp io.github.federicodeponte/openpaper-mcp
Autonomous research engine: auto research from a prompt to a fully-cited academic paper via MCP
-
Build, test, monitor & improve AI with Future AGI via Claude, Cursor, Windsurf & more.
-
AI Agents Framework with Self Reflection and MCP support
-
Discover, run, inspect, build, test, and privately reuse AI workflows.
-
abcommunity org.abcommunity/abcommunity
Find the right MCPs, tools and skills for any AI task - discovery over a 14k+ resource catalog.
-
Open scientific and engineering knowledge for AI agents: search, evidence, document publishing.
-
Release management and QA for custom AI assistants: RAG, releases, scored QA, signed TrustBench runs
-
Configure AI agents, give them knowledge and tools, and read back every generation they run.
-
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)
-
20 enterprise-grade skills for autonomous AI/ML research lab operations. Includes 10 custom gap-analysis skills (research-commander, agent-debugger, model-evaluator…
-
Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…
-
Autonomous experiment loop for Claude Code. Run an endless optimize-measure-keep/discard cycle on any optimization target: LLM training loss, test speed, bundle size, build time…
-
vynn-mcp io.github.beee003/vynn-mcp
Self-improving AI workflows with backtesting, prompt optimization, and scheduling
-
JoAi is a platform for creating and managing your own AI agents.
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
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.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Comprehensive development workflow for building AI agents with the Atomic Agents framework. Includes specialized agents for schema design, architecture planning, code review, and…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
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…
-
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.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Connect to preclinical research tools and databases (literature search, genomics analysis, target prioritization) to accelerate early-stage life sciences R&D
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)
-
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.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Comprehensive development workflow for building AI agents with the Atomic Agents framework. Includes specialized agents for schema design, architecture planning, code review, and…
-
4da-mcp-server io.github.4DA-Systems/4da-mcp-server
Upgrade intelligence for AI agents: what an upgrade changes, where it touches your code, CVE scans.
-
Shared session bus so Cursor can hand off with Claude, Codex, Grok, and friends.
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.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
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.
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.
-
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.
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.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
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.
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Sequential Thinking (Reference)
Dynamic and reflective problem-solving through thought sequences.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
openpaper-mcp io.github.federicodeponte/openpaper-mcp
Autonomous research engine: auto research from a prompt to a fully-cited academic paper via MCP
-
Build, test, monitor & improve AI with Future AGI via Claude, Cursor, Windsurf & more.
-
AI Agents Framework with Self Reflection and MCP support
-
Discover, run, inspect, build, test, and privately reuse AI 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.