Données et recherche · Serveur MCP local

DataSentry

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

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Ce qu’indique le MCP Registry

L’entrée telle que publiée dans le MCP Registry officiel (consultée le 4 octobre 2026), dernière version.

Nom dans le registre
io.github.Jackxiaozhiren/datasentry
Version
1.0.4
Statut
Actif
Catégorie
données et recherche
Transport
stdio (processus local)
Paquet
PyPI
Publié
29 août 2026
Mis à jour
29 août 2026
Éditeur
Jackxiaozhiren (GitHub)
Espace de noms
Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/Jackxiaozhiren) · comment
Site web
jackxiaozhiren.github.io/datasentry/
Dépôt
github.com/Jackxiaozhiren/datasentry
Source
Entrée dans l’API du registre

Paquets

RegistrePaquetVersionTransportVariables d’environnement
PyPIenvironnement d’exécution : uvxdatasentry-ai1.0.4stdioAucune déclarée

Comment connecter DataSentry

DataSentry s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : datasentry-ai, version 1.0.4. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Python ; les clients le lancent généralement avec uvx (fourni par uv) ou après pip install - la commande habituelle est uvx datasentry-ai.

Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :

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

Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur

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