io.github.nipunkhanderia/golden-dataset-mcp
Version-controlled golden datasets and RAG evaluation, no API key needed.
MCP-сервер · от nipunkhanderia
Коротко
io.github.nipunkhanderia/golden-dataset-mcp: MCP-сервер, издатель nipunkhanderia. 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 2026-10-17.
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 golden-dataset-mcp (golden-dataset-mcp на PyPI)
- Загрузки PyPI за неделю: 34 (2026-10-13)
- Загрузки PyPI за месяц: 73 (2026-10-13)
- Последняя версия на PyPI: 0.1.2, опубликована 2026-06-20
В OSV нет известных уязвимостей для 0.1.2 (проверено 2026-10-14)
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 golden-dataset-mcp -- uvx golden-dataset-mcp[mcp_servers.golden-dataset-mcp]
command = "uvx"
args = ["golden-dataset-mcp"]{
"mcpServers": {
"golden-dataset-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"golden-dataset-mcp"
]
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.2 | Загрузки за месяц (PyPI): 73 Загрузки за неделю (PyPI): 34 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.
-
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
Generate QA datasets & evaluate RAG systems with failure diagnosis. Any LLM.
-
Search the Mozilla Data Collective catalog of ethically sourced AI training datasets.
-
huggingface-mcp io.github.mrfentmen/huggingface-mcp
Hugging Face models and datasets. No key required for public data.
-
Build searchable AI research knowledge bases with hybrid vector search directly in Claude Desktop.
-
mcp ai.matih/mcp
The grounded data layer for any LLM: governed SQL, metrics, lineage and catalog over your data.
-
databazaar io.github.shagarwal/databazaar
Search and preview datasets publicly. Account-required full data via MCP.
-
Semantic nearest-neighbour search over your datasets, plus indices and projections.
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)
-
Create, connect, and interact with an AlloyDB for PostgreSQL database and data.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Local-first knowledge vaults for project docs and specs. Tagged, versioned, full-text searchable.
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
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…
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.
-
Create, connect, and interact with an AlloyDB for PostgreSQL database and data.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
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…
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.
-
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…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Agent skills for Qdrant vector search covering scaling, performance optimization, search quality, monitoring, deployment, model migration, version upgrades, and SDK usage across…
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
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.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Answer product and business questions with data
-
General life-sciences research workflows with query routing, evidence synthesis, and optional parallel subagent analysis across genetics, omics, biology, chemistry, structure…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Git-native content governance for AI agents — 27 deterministic MCP tools over stdio and HTTP.
-
Stop shipping agents on vibes — agent eval for any MCP workflow. Score output quality, catch PII and prompt injection, verify citations, and enforce cost budgets. 12 MCP tools +…
-
Signed-in CloudSprite: search datasets and docs, set org/team/project scope, file feedback.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
codabench-mcp io.github.harshitAgr/codabench-mcp
MCP server for the Codabench REST API — drives a full ML-benchmark participant workflow.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
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.
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
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.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Explore datasets and tables and run SQL queries.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
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…
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
-
Production-ready RAG service to search and retrieve data from your documents.
-
An MCP server to help make U.S. Government open datasets AI-friendly.
-
A Model Context Protocol (MCP) server implementation that provides database capabilities for Chroma.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Turn any document into a production-ready RAG dataset from Claude, Cursor, or any MCP host.
-
Prompt evals over MCP: run a prompt on your dataset, score each output 1-5 with an LLM judge.
-
Search and load AI datasets, prompts and few-shot contexts from the ContexteTech catalogue.
-
Generate QA datasets & evaluate RAG systems with failure diagnosis. Any LLM.
-
Search the Mozilla Data Collective catalog of ethically sourced AI training datasets.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё 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.