io.github.mrfentmen/weightsbiases-mcp
MCP server for Weights & Biases: profile, projects, runs. Needs a free API key.
MCP-сервер · от mrfentmen
Коротко
io.github.mrfentmen/weightsbiases-mcp: MCP-сервер, издатель mrfentmen. 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 npm
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio weightsbiases-mcp -- npx -y weightsbiases-mcp
[mcp_servers.weightsbiases-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "weightsbiases-mcp"]
{
"mcpServers": {
"weightsbiases-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"weightsbiases-mcp"
]
}
}
}
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 | 1.0.1 | Число не опубликовано | 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.
-
mlflow io.github.us-all/mlflow
MLflow MCP — experiments, runs, registered models, versions, traces, assessments (MLflow 3)
-
MCP server for Ultralytics Platform projects, datasets, training, prediction, exports, and models.
-
pramana-mcp io.github.loopg/pramana-mcp
Read your recorded AI agent runs, and what changed when you swapped a model or prompt.
-
Train, track and query models on a running dashAI instance. Read-oriented, no delete tools.
-
Hugging Face Hub MCP — models, datasets, spaces
-
okahu co.okahu.mcp-registry/okahu
Cloud hosted Okahu MCP server that helps you manage genAI trace data
-
replicate com.mcparmory/replicate
Run AI models, create deployments, and manage predictions via cloud API
-
mcp io.github.warpmetrics/mcp
Connect AI assistants to Warpmetrics — query runs, calls, costs, and outcomes.
-
mcp-server io.github.spanlens/mcp-server
Query Spanlens LLM observability from Cursor, Claude Desktop, or Continue via MCP.
-
mcp-pickaxe io.github.aplaceforallmystuff/mcp-pickaxe
MCP server for Pickaxe API - manage AI agents, knowledge bases, users, and analytics
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)
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
agent-discover io.github.keshrath/agent-discover
Find, install and enable MCP servers mid-session on any host, with consent and tool pinning
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
LaunchDarkly agent skills and MCP servers for feature flag management, AI configuration, and metrics.
-
agent-tasks io.github.keshrath/agent-tasks
Pipeline task management for AI agents - stages, dependencies, artifacts, claiming
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.
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
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.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
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…
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Official SigNoz plugin for MCP setup, docs, queries, dashboards, and alerts
-
Use Datadog directly in Claude Code through a preconfigured Datadog MCP server. Query logs, metrics, traces, dashboards, and more through natural conversation. This plugin is in…
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.
-
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…
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
-
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)
-
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.
-
Access Confidence feature flags, experiments, and migration tools directly from Claude Code.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
-
Use Datadog directly in Copilot / VS Code through a preconfigured Datadog MCP server. Query logs, metrics, traces, dashboards, and more through natural conversation.
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in Go using the official github.com/modelcontextprotocol/go-sdk. Includes instructions for best practices, a…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
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…
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
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…
-
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.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Explore datasets and tables and run SQL queries.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
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
-
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
-
A unified MCP proxy that aggregates multiple MCP servers into one interface, enabling seamless tool discovery and management across all your AI interactions. Manage all your MCP…
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
mlflow io.github.us-all/mlflow
MLflow MCP — experiments, runs, registered models, versions, traces, assessments (MLflow 3)
-
MCP server for Ultralytics Platform projects, datasets, training, prediction, exports, and models.
-
pramana-mcp io.github.loopg/pramana-mcp
Read your recorded AI agent runs, and what changed when you swapped a model or prompt.
-
Train, track and query models on a running dashAI instance. Read-oriented, no delete tools.
-
Hugging Face Hub MCP — models, datasets, spaces
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.