io.github.winedarksea/AutoTS
Automated time series forecasting with model search, anomaly detection, and event risk analysis
MCP-сервер · от winedarksea
Коротко
io.github.winedarksea/AutoTS: MCP-сервер, издатель winedarksea. 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 2026-10-12.
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.
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 autots -- uvx autots-mcp
[mcp_servers.autots]
command = "uvx"
args = ["autots-mcp"]
{
"mcpServers": {
"autots": {
"command": "uvx",
"args": [
"autots-mcp"
]
}
}
}
Аргументы запуска мы не храним. Если серверу они нужны, их называет его собственная документация.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 1.0.1 | Форки (GitHub): 124 Звёзды (GitHub): 1 430 |
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.
-
Forecast time series in CSV files: deterministic skforecast workflows and the script that ran.
-
Self-hosted MCP server for time-series forecasting and tabular ML via foundation models.
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Anomaly detection API powered by physics simulation. Scan any data for outliers.
-
Predictions over your own data with $p and $why, no model training; says when Aito does not fit.
-
csv-analytics-mcp io.github.CSOAI-ORG/csv-analytics-mcp
Csv Analytics MCP Server by MEOK AI Labs
-
mcp-vmanomaly io.github.VictoriaMetrics/mcp-vmanomaly
MCP Server for vmanomaly - VictoriaMetrics anomaly detection
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
mcp-vmanomaly io.github.VictoriaMetrics-Community/mcp-vmanomaly
MCP Server for vmanomaly - VictoriaMetrics anomaly detection
-
Ephemeris Time-Series Forecasting
Probabilistic time-series forecasts from zero-shot foundation models: routed, single or ensembled.
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)
-
Guides creation and manipulation of TimeDataModel objects (TimeSeries, TimeSeriesTable) with rich metadata for energy, forecasting, and time series data pipelines.
-
vynn-mcp io.github.beee003/vynn-mcp
Self-improving AI workflows with backtesting, prompt optimization, and scheduling
-
DataRobot Agent Skills - Agentic skills for DataRobot enterprise AI and ML workflows. Covers model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring…
-
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…
-
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…
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…
-
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 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
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
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.
-
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…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
-
Answer product and business questions with data
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
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.
-
Dynatrace observability skills: DQL query patterns, application and infrastructure monitoring, log analysis, problem investigation, and incident response workflows, with the…
-
Endor Labs AI Plugins (Legacy)
Legacy Claude Code plugin id for Endor Labs Agent Kit workflows.
-
Dash0 Observability
OpenTelemetry observability for OpenAI Codex sessions. Captures prompts, tool calls, MCP calls, sub-agent activity, and token usage as OTel traces.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Explore and query TimeBase streams, schemas, QQL, symbols, and server status via MCP.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Use Datadog directly in Copilot / VS Code through a preconfigured Datadog MCP server. Query logs, metrics, traces, dashboards, and more through natural conversation.
-
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.
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…
-
Advanced Security plugin for GitHub Copilot.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
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)
-
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.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
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…
-
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.
-
MCP server providing Prometheus metrics access and PromQL query execution for AI assistants
-
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
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Forecast time series in CSV files: deterministic skforecast workflows and the script that ran.
-
Self-hosted MCP server for time-series forecasting and tabular ML via foundation models.
-
Give your AI a research team. Forecast, score, classify, or research every row of a dataset.
-
Anomaly detection API powered by physics simulation. Scan any data for outliers.
-
Predictions over your own data with $p and $why, no model training; says when Aito does not fit.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Сравнение рядом
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.