io.github.rohithraju-ops/mcp-ml-lab
Run end-to-end ML experiments from natural language (XGBoost, LightGBM, Optuna).
MCP-сервер · от rohithraju-ops
Коротко
io.github.rohithraju-ops/mcp-ml-lab: MCP-сервер, издатель rohithraju-ops. 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 2026-10-15.
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 mcp-ml-lab (mcp-ml-lab на PyPI)
- Загрузки PyPI за неделю: 22 (2026-10-13)
- Загрузки PyPI за месяц: 61 (2026-10-13)
- Последняя версия на PyPI: 0.1.0, опубликована 2026-05-29
В OSV нет известных уязвимостей для 0.1.0 (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 mcp-ml-lab -- uvx mcp-ml-lab
[mcp_servers.mcp-ml-lab]
command = "uvx"
args = ["mcp-ml-lab"]
{
"mcpServers": {
"mcp-ml-lab": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-ml-lab"
]
}
}
}
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.0 | Загрузки за месяц (PyPI): 61 Загрузки за неделю (PyPI): 22 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.
-
xplainable-mcp-server io.github.xplainable/xplainable-mcp-server
Train, explain, optimise and deploy transparent glass-box ML models via workflow tools.
-
mlflow io.github.us-all/mlflow
MLflow MCP — experiments, runs, registered models, versions, traces, assessments (MLflow 3)
-
explainability-report-mcp io.github.CSOAI-ORG/explainability-report-mcp
Explainability Report MCP Server by MEOK AI Labs
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Generate ML experiment tracking with MLflow
-
data-science-ai-mcp io.github.CSOAI-ORG/data-science-ai-mcp
Data Science Ai MCP Server by MEOK AI Labs
-
Safety-first Kaggle MCP — confirm-gated destructive ops, submission budget, injection-fenced.
-
neural-mcp io.github.andylbrummer/neural-mcp
GPU-accelerated MCP server for neural network training, deep learning, and model experimentation
-
codabench-mcp io.github.harshitAgr/codabench-mcp
MCP server for the Codabench REST API — drives a full ML-benchmark participant workflow.
-
weightsbiases-mcp io.github.mrfentmen/weightsbiases-mcp
MCP server for Weights & Biases: profile, projects, runs. Needs a free API key.
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)
-
vynn-mcp io.github.beee003/vynn-mcp
Self-improving AI workflows with backtesting, prompt optimization, and scheduling
-
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…
-
Skills to support Machine Learning experimentation using the Python ecosystem.
-
Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
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.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
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.
-
firebase-mcp io.github.firebase/firebase-mcp
Gives AI development tools Firebase-specific capabilities and expertise.
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…
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
-
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.
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.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
-
Comprehensive skill for the entire Temporal lifecycle — developing applications, using the Temporal CLI, running and managing Temporal Server, and working with Temporal Cloud.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
Generate ML experiment tracking with MLflow
-
codabench-mcp io.github.harshitAgr/codabench-mcp
MCP server for the Codabench REST API — drives a full ML-benchmark participant workflow.
-
Exactly explainable classifiers for agents: train, tune, predict, explain on CSV or Excel.
-
Build agents, MCP servers and tool-using workflows.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
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…
-
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…
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Arize AX platform skills for LLM observability, evaluation, and optimization. Includes trace export, instrumentation, datasets, experiments, evaluators, AI provider integrations…
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.
-
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.
-
Complete bundle: all Microsoft Skills for Fabric for developers and consumers.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Let Grok Bot reach MCP servers on your private Tailscale network. Sign in to Tailscale to connect your tailnet; Grok Bot joins it as one tagged device and only reaches the hosts…
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Giving Claude ability to run code with E2B via MCP (Model Context Protocol).
-
MCP server providing Prometheus metrics access and PromQL query execution for AI assistants
-
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)
-
xplainable-mcp-server io.github.xplainable/xplainable-mcp-server
Train, explain, optimise and deploy transparent glass-box ML models via workflow tools.
-
mlflow io.github.us-all/mlflow
MLflow MCP — experiments, runs, registered models, versions, traces, assessments (MLflow 3)
-
explainability-report-mcp io.github.CSOAI-ORG/explainability-report-mcp
Explainability Report MCP Server by MEOK AI Labs
-
Automated AI research toolkit: hypothesis generation, experiments, and paper writing
-
data-science-ai-mcp io.github.CSOAI-ORG/data-science-ai-mcp
Data Science Ai 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.
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.