Ai Model Experiments
AI Model Experiments MCP ('Model Lab') — run the same prompts across many
MCP-сервер · от pipeworx-io
Коротко
Ai Model Experiments: MCP-сервер, издатель pipeworx-io. 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 удалённо
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 удалённый MCP-сервер
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport http ai-model-experiments https://gateway.pipeworx.io/ai-model-experiments/mcp[mcp_servers.ai-model-experiments]
url = "https://gateway.pipeworx.io/ai-model-experiments/mcp"{
"mcpServers": {
"ai-model-experiments": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/ai-model-experiments/mcp"
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.2 | 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.
-
Run fal.ai models, poll the inference queue and read model schemas.
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
llmtest-mcp io.github.tjacquesson/llmtest-mcp
Benchmark AI models on real prompts. Find cheaper, faster alternatives across 340+ models.
-
ModelsLab v8 generation APIs: discover models, providers and endpoints, then run them.
-
Discover, shortlist, compare, cost-model, and live-test 300+ AI models from your editor
-
Inspect Fireworks AI models, deployments, datasets and fine-tuning jobs.
-
AI Briefing MCP — Keep AI models current on industry developments
-
Every EmpirioLabs model and platform feature as tools: chat, media, search, jobs, GPU Cloud, agents.
-
pramana-mcp io.github.loopg/pramana-mcp
Read your recorded AI agent runs, and what changed when you swapped a model or prompt.
-
Manage your Mistral platform — models, files, batch jobs, agents and RAG document libraries.
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)
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
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…
-
together-ai-skills
A collection of skills that teach coding agents how to use the Together AI platform, including chat completions, image generation, video, audio, embeddings, fine-tuning, batch…
-
20 enterprise-grade skills for autonomous AI/ML research lab operations. Includes 10 custom gap-analysis skills (research-commander, agent-debugger, model-evaluator…
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
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.
-
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.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
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.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
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.
-
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.
-
Install, open, and connect the signed ChatCut Desktop app from Codex.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Find APIs and MCP servers for AI agents: auth, free tier, MCP endpoint, docs, last-checked date.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Connect Codex to a self-hosted AI gateway with provider-free prompt enhancement and fifteen governed MCP tools.
-
Tuning Engines - Governed AI Runtime
Govern model, agent, skill, and MCP workflows with policy, approvals, traces, and usage analytics.
-
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.
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.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Comprehensive collection for building declarative agents with Model Context Protocol integration for Microsoft 365 Copilot
-
Skills and interactive Copilot canvas for designing, configuring, testing and deploying agents to Microsoft Foundry.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
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…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
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.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Tools for interacting with Hugging Face models, datasets, research papers, and more.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Run fal.ai models, poll the inference queue and read model schemas.
-
anotherai dev.anotherai/anotherai
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
-
llmtest-mcp io.github.tjacquesson/llmtest-mcp
Benchmark AI models on real prompts. Find cheaper, faster alternatives across 340+ models.
-
ModelsLab v8 generation APIs: discover models, providers and endpoints, then run them.
-
Discover, shortlist, compare, cost-model, and live-test 300+ AI models from your editor
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.