io.github.loopg/pramana-mcp
Read your recorded AI agent runs, and what changed when you swapped a model or prompt.
MCP-сервер · от loopg
Коротко
io.github.loopg/pramana-mcp: MCP-сервер, издатель loopg. 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: 2
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
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 "PRAMANA_API_KEY=<YOUR_PRAMANA_API_KEY>" --transport stdio pramana-mcp -- uvx pramana-mcp[mcp_servers.pramana-mcp]
command = "uvx"
args = ["pramana-mcp"]
[mcp_servers.pramana-mcp.env]
PRAMANA_API_KEY = "<YOUR_PRAMANA_API_KEY>"{
"mcpServers": {
"pramana-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"pramana-mcp"
],
"env": {
"PRAMANA_API_KEY": "<YOUR_PRAMANA_API_KEY>"
}
}
}
}Замените значения в угловых скобках своими. Мы показываем имена настроек, но не значения.
Необязательные настройки, которые он тоже перечисляет: PRAMANA_API_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 | 0.1.3 | 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.
-
Structured observability for AI agents. Trace steps, decisions, and errors. MCP server + CLI viewer.
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
agent-observability io.github.KryptosAI/agent-observability
Trace AI agent execution: every tool call, every error, every dollar. Open source, local-first.
-
mcp-pickaxe io.github.aplaceforallmystuff/mcp-pickaxe
MCP server for Pickaxe API - manage AI agents, knowledge bases, users, and analytics
-
noveum ai.noveum/noveum
Trace, evaluate, and optimize your LLM, RAG, and agent apps with Noveum observability.
-
Synthetic checks, nightly regression replay and model-drift alerts for AI agents
-
Run AI agent evaluations on your own model keys, and publish runs others can review and re-run.
-
Agent tracing, cost tracking, anomaly detection for LLM agents
-
okahu co.okahu.mcp-registry/okahu
Cloud hosted Okahu MCP server that helps you manage genAI trace data
-
llm-observability-orchestration-agent-langchain ai.getvda/llm-observability-orchestration-agent-langchain
LLM Observability & Orchestration Agent (Langchain)
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.
-
agent-tasks io.github.keshrath/agent-tasks
Pipeline task management for AI agents - stages, dependencies, artifacts, claiming
-
agent-discover io.github.keshrath/agent-discover
Find, install and enable MCP servers mid-session on any host, with consent and tool pinning
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
Stop shipping agents on vibes. Score every agent output for quality, safety, and cost.
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.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
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…
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
-
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…
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.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
-
PostHog gives your AI agent direct access to your product analytics, feature flags, experiments, error tracking, surveys, logs, and LLM analytics. Ask questions about your data…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Dash0 Observability
OpenTelemetry observability for OpenAI Codex sessions. Captures prompts, tool calls, MCP calls, sub-agent activity, and token usage as OTel traces.
-
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.
-
Build, deploy, and operate AI agents on AWS. Skills for scaffolding agents with Amazon Bedrock AgentCore, connecting tools, memory, policies, evaluation, debugging, and production…
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.
-
Skills and interactive Copilot canvas for designing, configuring, testing and deploying agents to Microsoft Foundry.
-
Microsoft Copilot Studio plugins for AI coding agents
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
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)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
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…
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.
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Structured observability for AI agents. Trace steps, decisions, and errors. MCP server + CLI viewer.
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
agent-observability io.github.KryptosAI/agent-observability
Trace AI agent execution: every tool call, every error, every dollar. Open source, local-first.
-
mcp-pickaxe io.github.aplaceforallmystuff/mcp-pickaxe
MCP server for Pickaxe API - manage AI agents, knowledge bases, users, and analytics
-
noveum ai.noveum/noveum
Trace, evaluate, and optimize your LLM, RAG, and agent apps with Noveum observability.
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?
Докажите, что поддерживаете плагин: файлом в его 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, и сможете поставить его удалённый endpoint 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.