InferMap
Map messy columns to a known schema — 7 scorers, domain dictionaries, F1 0.84. Zero config.
MCP-сервер · от benseverndev-oss
Коротко
InferMap: MCP-сервер, издатель benseverndev-oss. 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 2026-10-13.
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.
Пакет
PyPI infermap (infermap на PyPI)
- Загрузки PyPI за неделю: 49 (2026-10-13)
- Загрузки PyPI за месяц: 412 (2026-10-13)
- Последняя версия на PyPI: 0.7.0, опубликована 2026-08-16
В OSV нет известных уязвимостей для 0.7.0 (проверено 2026-10-13)
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
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 infermap https://infermap-mcp-production.up.railway.app/mcp/[mcp_servers.infermap]
url = "https://infermap-mcp-production.up.railway.app/mcp/"{
"mcpServers": {
"infermap": {
"url": "https://infermap-mcp-production.up.railway.app/mcp/"
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.7.0 | Загрузки за месяц (PyPI): 412 Загрузки за неделю (PyPI): 49 Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 0 |
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.
-
Standardize, reshape, and normalize messy data — CSV, Excel, Parquet, S3, databases.
-
Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract
Run one LLM instruction over every row to classify, extract or summarise into new columns.
-
Convert and clean tables: CSV, JSON, dedupe, stats. Free.
-
Clean, filter and reshape JSON rows in one call: 26 transforms, 25 filters, sort, dedupe, limit.
-
Normalize messy CSV into your schema; ambiguous values return as exceptions. $0.02 USDC via x402.
-
Local MCP analysis for CSV, TSV, Excel, JSON and Parquet: summaries, outliers and relationships.
-
Profile local CSV, Parquet, JSON and Excel files into a compact data-quality summary.
-
Returns a deduplicated, flattened and cleaned copy of any Apify dataset, file or Google Sheet by...
-
Dedupe, flatten and clean messy JSON rows (emails, phones, URLs, HTML) in one call, as JSON or CSV.
-
structured-data-validator io.github.agenson-horrowitz/structured-data-validator
Validate, transform, and normalize structured data for AI agents.
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)
-
Honeydew AI plugins for semantic data modeling and data analysis — 9 skills, 3 hooks, multi-platform support.
-
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…
-
Drop a CSV and get meaningful, actionable data insights — no formulas or coding required, even no questions needed. Autonomous exploratory analysis and guided investigation…
-
Credible analysis tools (Malloy semantic model search, query execution, and analysis skills) for your Credible workspaces.
-
Connect, query, and generate data insights for BigQuery datasets and data.
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
informatica-for-claude-platform
Governed catalog discovery for Informatica Intelligent Data Management Cloud (CDGC): find tables, columns, files, glossary terms and policies across the enterprise catalog, check…
-
Connect, query, and generate data insights for BigQuery datasets and data.
-
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…
-
Create, connect, and interact with an AlloyDB for PostgreSQL database and data.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
informatica-for-claude-platform
Governed catalog discovery for Informatica Intelligent Data Management Cloud (CDGC): find tables, columns, files, glossary terms and policies across the enterprise catalog, check…
-
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…
-
Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Answer product and business questions with data
-
Bring operational data and context into the flow of your ChatGPT conversations. You can ask questions, create and update records, and analyze your data—all through conversation…
-
Manage Supabase projects directly through ChatGPT. Execute SQL queries on PostgreSQL databases, design and modify table schemas, deploy serverless edge functions, and configure…
-
Analyze Mixpanel data with the mixpanel_headless Python SDK and Codex skills.
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Connect, query, and generate data insights for BigQuery datasets and data.
-
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…
-
Create, connect, and interact with an AlloyDB for PostgreSQL database and data.
-
DataHub development and interaction toolkit with connector planning, PR review, catalog search, metadata enrichment, lineage tracing, data quality management, and connection setup…
-
Delegates dbt and warehouse work to altimate-code, a specialized CLI agent with 100+ purpose-built data tools (SQL analysis, column-level lineage, dbt build/test/run, warehouse…
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Build and manage Microsoft Dataverse solutions using natural language. Includes table/column creation, solution lifecycle, data operations, and MCP server configuration.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Comprehensive collection for building declarative agents with Model Context Protocol integration for Microsoft 365 Copilot
-
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)
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
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)
-
Explore datasets and tables and run SQL queries.
-
Read, write, and append spreadsheet data.
-
Enrich people and companies, run AI research agents.
-
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…
-
Salesforce (Headless 360, Beta)
Manage records, users, and org setup across Salesforce.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Keboola MCP Server is an open-source bridge between your Keboola project and modern AI tools.
-
MCP server for interacting with Atlan services including asset search, updates, and lineage traversal for comprehensive data governance and discovery.
-
schemacrawler-ai io.github.schemacrawler/schemacrawler-ai
Enables natural language schema queries — explore tables, keys, procedures, and get SQL help fast
-
mcp-neo4j-data-modeling io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-data-modeling
A simple Neo4j MCP server for creating graph data models.
-
An MCP server to help make U.S. Government open datasets AI-friendly.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Standardize, reshape, and normalize messy data — CSV, Excel, Parquet, S3, databases.
-
Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract
Run one LLM instruction over every row to classify, extract or summarise into new columns.
-
Convert and clean tables: CSV, JSON, dedupe, stats. Free.
-
Clean, filter and reshape JSON rows in one call: 26 transforms, 25 filters, sort, dedupe, limit.
-
Normalize messy CSV into your schema; ambiguous values return as exceptions. $0.02 USDC via x402.
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.