Calibration Explorer
Check classifier confidence against accuracy, fit temperature scaling and save local reports.
MCP-сервер · от m-sanchez
Коротко
Calibration Explorer: MCP-сервер, издатель m-sanchez. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 2 (Official MCP Registry, Community GitHub marketplaces). 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 на вашем компьютере
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Требует: --input-root, --output-root
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 @m-sanchez/calibration-explorer-mcp (@m-sanchez/calibration-explorer-mcp на npm)
- Загрузки npm за неделю: 259 (2026-10-12)
- Загрузки npm за месяц: 259 (2026-10-12)
- Последняя версия на npm: 0.2.0, опубликована 2026-10-05
- Объявленной версии 0.2.0 нет на npm
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.
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 calibration-explorer -- npx -y @m-sanchez/calibration-explorer-mcp --input-root "<YOUR_INPUT_ROOT>" --output-root "<YOUR_OUTPUT_ROOT>"[mcp_servers.calibration-explorer]
command = "npx"
args = ["-y", "@m-sanchez/calibration-explorer-mcp", "--input-root", "<YOUR_INPUT_ROOT>", "--output-root", "<YOUR_OUTPUT_ROOT>"]{
"mcpServers": {
"calibration-explorer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@m-sanchez/calibration-explorer-mcp",
"--input-root",
"<YOUR_INPUT_ROOT>",
"--output-root",
"<YOUR_OUTPUT_ROOT>"
]
}
}
}Замените значения в угловых скобках своими. Мы показываем имена настроек, но не значения.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add m-sanchez/calibration-explorer
/plugin install calibration-explorer@calibration-explorerГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.2.0 | Загрузки за месяц (npm): 259 Загрузки за неделю (npm): 259 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.
Также есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| calibration-explorer | m-sanchez/calibration-explorer | 0 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
MCP-серверы: 1
calibration
Что менялось
- Появился на новой витрине: Community GitHub marketplaces
- Community GitHub marketplaces: появился
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.
-
Build datasets and rubrics, then run evals that score your AI in Caliper.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
Audit an MCP config, price a model, size a GPU, explain network config drift. Key-free.
-
SomaCheck returns proposition-specific Aligned or Unaligned plus model confidence.
-
Use your own trained text and picture classification models from any AI assistant.
-
explainability-report-mcp io.github.CSOAI-ORG/explainability-report-mcp
Explainability Report MCP Server by MEOK AI Labs
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
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)
-
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…
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
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…
-
AI agent evaluation sandbox for Claude Code. Holdout scenario testing with Doer/Judge/Adversary/Observer roles, probabilistic satisfaction scoring, and append-only JSONL audit…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
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…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
-
A suite of agent skills for the full GrowthBook feature flag and experimentation lifecycle.
-
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…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Predict structures, screen molecules and proteins, and design binders.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Tuning Engines - Governed AI Runtime
Govern model, agent, skill, and MCP workflows with policy, approvals, traces, and usage analytics.
-
codabench-mcp io.github.harshitAgr/codabench-mcp
MCP server for the Codabench REST API — drives a full ML-benchmark participant workflow.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Finds what shipped after your coding agent's training, before it rebuilds it from scratch.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
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.
-
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…
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
Analyze MSVC build performance using vcperf.exe and ETL traces.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
CLI-backed repo compatibility scans plus agents that audit startup, validation, and docs against reality.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
playwright-mcp io.github.microsoft/playwright-mcp
Playwright Tools for MCP
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
MCP server for Polar Signals Cloud continuous profiling platform, enabling AI assistants to analyze CPU performance, memory usage, and identify optimization opportunities in…
-
Seamless interaction with Novita AI platform resources.
-
MCP server providing Prometheus metrics access and PromQL query execution for AI assistants
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Build datasets and rubrics, then run evals that score your AI in Caliper.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
Audit an MCP config, price a model, size a GPU, explain network config drift. Key-free.
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. Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.