io.github.petrmasa/key-drivers-mcp
MCP server for key driver and feature importance analysis based on rule mining
MCP-сервер · от petrmasa
Коротко
io.github.petrmasa/key-drivers-mcp: MCP-сервер, издатель petrmasa. 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 key-drivers-mcp (key-drivers-mcp на PyPI)
- Загрузки PyPI за неделю: 135 (2026-10-13)
- Загрузки PyPI за месяц: 73 (2026-10-13)
- Последняя версия на PyPI: 0.1.2, опубликована 2026-10-11
В OSV нет известных уязвимостей для 0.1.1 (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 key-drivers-mcp -- uvx key-drivers-mcp
[mcp_servers.key-drivers-mcp]
command = "uvx"
args = ["key-drivers-mcp"]
{
"mcpServers": {
"key-drivers-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"key-drivers-mcp"
]
}
}
}
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.1 | Загрузки за месяц (PyPI): 73 Загрузки за неделю (PyPI): 135 |
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.
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
explainability-report-mcp io.github.CSOAI-ORG/explainability-report-mcp
Explainability Report MCP Server by MEOK AI Labs
-
csv-analytics-mcp io.github.CSOAI-ORG/csv-analytics-mcp
Csv Analytics MCP Server by MEOK AI Labs
-
xplainable-mcp-server io.github.xplainable/xplainable-mcp-server
Train, explain, optimise and deploy transparent glass-box ML models via workflow tools.
-
aethis-mcp io.github.Aethis-ai/aethis-mcp
Deterministic eligibility decisions and test-driven rule authoring via the Aethis developer API.
-
autocarver io.github.mdefrance/autocarver
Qualify dataset columns and process them against a target with AutoCarver, fully on your machine.
-
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…
-
Pre-computed metadata context engine for AI-driven data 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)
-
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…
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
-
A causal inference plugin for AI agents. Describe a problem in plain language and it helps you choose a method, check assumptions, write the analysis in R or Python, and…
-
Hypothesis-driven data analysis workflow and catalog MCP server
-
Train sklearn models (MLP, Random Forest, Linear Regression), export weights to JSON, and generate pure TypeScript inference code with zero npm dependencies. Handles the full…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
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
-
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.
-
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…
-
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.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
A suite of agent skills for the full GrowthBook feature flag and experimentation lifecycle.
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Answer product and business questions with data
-
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.
-
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…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Add a predictive feature with Aito where it fits, and say so where it does not: a fit check, a schema from your table, a threshold checked on held-out rows, and the aito MCP…
-
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 +…
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.
-
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.
-
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…
-
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 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.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
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…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
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…
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
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.
-
mcp-grafana io.github.grafana/mcp-grafana
An MCP server giving access to Grafana dashboards, data and more.
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
MCP server providing Prometheus metrics access and PromQL query execution for AI assistants
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Mini Data Engine Runtime Copilot
MCP runtime copilot for health checks, regressions, explainability, and operational memory.
-
explainability-report-mcp io.github.CSOAI-ORG/explainability-report-mcp
Explainability Report MCP Server by MEOK AI Labs
-
csv-analytics-mcp io.github.CSOAI-ORG/csv-analytics-mcp
Csv Analytics MCP Server by MEOK AI Labs
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.