Daten und Suche · Lokaler MCP-Server

DataSentry

Local-first MCP server for data-quality discovery, evidence, drift, and controlled repair.

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Was die MCP Registry angibt

Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.

Registry-Name
io.github.Jackxiaozhiren/datasentry
Version
1.0.4
Status
Aktiv
Kategorie
Daten und Suche
Transport
stdio (lokaler Prozess)
Paket
PyPI
Veröffentlicht
29. August 2026
Aktualisiert
29. August 2026
Herausgeber
Jackxiaozhiren (GitHub)
Namensraum
Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/Jackxiaozhiren) · So wird verifiziert
Website
jackxiaozhiren.github.io/datasentry/
Repository
github.com/Jackxiaozhiren/datasentry
Quelle
Eintrag in der Registry-API

Pakete

RegistryPaketVersionTransportUmgebungsvariablen
PyPILaufzeitumgebung: uvxdatasentry-ai1.0.4stdioKeine deklariert

So verbinden Sie DataSentry

DataSentry wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: datasentry-ai, Version 1.0.4. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx datasentry-ai.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "datasentry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "datasentry-ai"
      ]
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden

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