io.github.mrnh/rigor-mcp
Verified statistical inference for AI agents: hypothesis tests, sequential testing, power.
MCP-сервер · от mrnh
Коротко
io.github.mrnh/rigor-mcp: MCP-сервер, издатель mrnh. 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 2026-10-14.
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.
Пакет
PyPI rigor-mcp (rigor-mcp на PyPI)
- Загрузки PyPI за неделю: 21 (2026-10-13)
- Загрузки PyPI за месяц: 228 (2026-10-13)
- Последняя версия на PyPI: 0.5.0, опубликована 2026-09-17
В OSV нет известных уязвимостей для 0.5.0 (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 локальный MCP-сервер: пакет PyPI
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio rigor-mcp -- uvx rigor-mcp
[mcp_servers.rigor-mcp]
command = "uvx"
args = ["rigor-mcp"]
{
"mcpServers": {
"rigor-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"rigor-mcp"
]
}
}
}
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.5.0 | Загрузки за месяц (PyPI): 228 Загрузки за неделю (PyPI): 21 Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 1 |
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.
-
agent-eval io.github.RudrenduPaul/agent-eval
Statistical regression testing for LLM agents: p-value, effect size, and CI on behavior change.
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
inquisitor io.github.1111111111111111111114oLvT2/inquisitor
Hypothesis-driven problem solving for AI agents: probe, falsify, escalate.
-
regressguard io.github.Bharath-code/regressguard
Deterministic API regression checks for AI agents: snapshot a baseline, catch broken contracts.
-
Test analytics for AI agents: test history, flaky tests, failure clusters, coverage.
-
verirun io.github.baopeak/verirun
Execution-grounded verification for AI coding agents on Windows: evidence, not agent claims.
-
mcp io.github.LanceRoylo/mcp
AEO scoring, llms.txt audit, and agent-readiness checks for AI agents.
-
ateam-mcp io.github.ariekogan/ateam-mcp
Build, validate, and deploy multi-agent AI solutions from any AI environment.
-
qc-validator io.github.mdfifty50-boop/qc-validator
Output quality control and validation for AI agents
-
agentstack-mcp io.github.inity13/agentstack-mcp
Deterministic reasoning stack for AI agents: simulate, decide & compute, plus cross-domain tools.
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)
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
deepmiro io.github.kakarot-dev/deepmiro
Simulate hundreds of AI agents to predict how communities react to events and policies
-
eu-ai-act-compliance-mcp io.github.CSOAI-ORG/eu-ai-act-compliance-mcp
Eu Ai Act Compliance MCP Server by MEOK AI Labs
-
vynn-mcp io.github.beee003/vynn-mcp
Self-improving AI workflows with backtesting, prompt optimization, and scheduling
-
nodebench io.github.HomenShum/nodebench
260 MCP tools across 49 domains. AI Flywheel, quality gates, research, web scraping.
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
firebase-mcp io.github.firebase/firebase-mcp
Gives AI development tools Firebase-specific capabilities and expertise.
-
mcp-server io.github.cap-js/mcp-server
Model Context Protocol (MCP) server for AI-assisted development of CAP applications.
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Detect an MCP server's language (Python, TypeScript or Go) and instrument it with the matching Pendo SDK so MCP tool calls flow into Pendo Agent Analytics.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
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.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
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
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.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
An agentic skills framework & software development methodology that works: planning, TDD, debugging, and collaboration workflows.
-
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)
-
inquisitor io.github.1111111111111111111114oLvT2/inquisitor
Hypothesis-driven problem solving for AI agents: probe, falsify, escalate.
-
twothumbs io.github.asselwan/twothumbs
Verifies AI agent work end to end: real artifacts and outcomes checked, not self-reported success.
-
ai-architect-mcp-spec io.github.cdeust/ai-architect-mcp-spec
PRD verification and host-driven generation with multi-judge consensus across 17 MCP tools.
-
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.
-
Run bounded, deterministic MCP reliability tests and generate executable regressions.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
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…
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in TypeScript/Node.js using the official SDK. Includes instructions for best practices, a prompt for generating…
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in Kotlin using the official io.modelcontextprotocol:kotlin-sdk library. Includes instructions for best…
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.
-
Advanced Security plugin for GitHub Copilot.
-
power-automate
Build, edit, run, and debug Power Automate cloud flows via the FlowAgent MCP server — connection lifecycle, surgical edits, copy across environments, run management, and validated…
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
CLI-backed repo compatibility scans plus agents that audit startup, validation, and docs against reality.
-
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.
-
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.
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
Server-enforced workflow discipline for AI agents: work items, dependency graphs, quality gates
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Dynatrace-mcp io.github.dynatrace-oss/Dynatrace-mcp
[DEPRECATED] Dynatrace MCP Server. Migrate to dynatrace-for-ai or Dynatrace Remote MCP Server.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
agent-eval io.github.RudrenduPaul/agent-eval
Statistical regression testing for LLM agents: p-value, effect size, and CI on behavior change.
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
inquisitor io.github.1111111111111111111114oLvT2/inquisitor
Hypothesis-driven problem solving for AI agents: probe, falsify, escalate.
-
regressguard io.github.Bharath-code/regressguard
Deterministic API regression checks for AI agents: snapshot a baseline, catch broken contracts.
-
Test analytics for AI agents: test history, flaky tests, failure clusters, coverage.
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.