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DecisionMatrix MCP는 가중합, 가중곱과 TOPSIS로 주어진 대안을 순위화하고 기준 가중치의 민감도를 비교합니다. 결과는 입력 점수와 대안에 의존하며 실제 품질을 독립적으로 평가하지 않습니다.

SigRank SignalAF는 로컬 AI 세션 로그에서 토큰 처리 지표를 계산하고 선택적으로 순위표에 수치를 게시합니다. 관측된 처리 패턴일 뿐 모델 품질, 직원 생산성, 사업 가치를 측정하지 않습니다. 게시 시 선택한 수치가 외부로 공유됩니다.

Jev Search는 Jev나 Clef로 웹 질의를 분기하고 Search1API 링크·발췌를 정렬합니다. 필터를 편집하며 답변은 생성하지 않습니다. 네트워크와 검색·판단 서비스 인증이 필요합니다. 관련도는 사실 검증이 아니며 PWA 설치로 오프라인 검색이 되지는 않습니다.

vgi-typesafe는 VGI 워커로 TypeSafe Choice, Noul, Score를 DuckDB 테이블 함수로 제공하여 행별 분류와 평가를 수행합니다. VGI 확장, Python 3.13 이상과 API 키가 필요하며 추론 데이터는 외부 서비스로 전송됩니다.

jevframe은 pandas·Polars 접근자로 Jev의 행별 텍스트 분류, 감정 판단, 점수화를 제공하고 원래 행에 정렬된 결과와 확률을 반환합니다. 배치·동시 실행 제한·캐시를 지원합니다. TypeSafe 인증 정보가 필요하고 선택한 행을 서비스에 보내며 후원된 캐시 예시는 일반 무료 이용권이 아닙니다.

말레이시아 공공 데이터의 최신성, 접근성, 라이선스와 관측 증거를 제공하는 읽기 전용 검증 계층·MCP 서비스입니다. 불확실하거나 중단된 출처도 있으며 서명 기록은 검사 증거이지 모든 수치의 정확성 보장은 아닙니다.

설정 가능한 모델과 학습 옵션으로 수문 데이터에서 신경망을 학습하는 Python 라이브러리입니다. PyTorch 기반이며 Python 3.10 이상이 필요합니다. 사용자가 데이터와 설정을 준비해야 하는 연구 도구로, 즉시 사용하는 경보 서비스는 아닙니다.

전 지구·지역 지구 시스템 예측용 연구 프레임워크로 학습·추론 스크립트를 제공합니다. 준비된 데이터, 체크포인트, 문서의 CUDA 환경이 필요합니다. README에서는 해양·대기 결합 코드를 아직 미공개로 안내합니다.

재료 모델과 원자간 포텐셜을 위한 그래프 학습 라이브러리입니다. 현재 버전은 PyTorch Geometric을 사용하며 DGL 지원은 제거되었습니다. Python 3.11 이상과 적절한 가중치가 필요하고 선택적 가속은 하드웨어·모델에 따라 달라집니다.

사전 학습된 원자간 포텐셜, ASE 계산기, 학습 도구를 제공하는 재료 모델링 패키지입니다. JAX와 선택적 PyTorch 백엔드를 지원하며 해석적 Hessian은 현재 JAX에서만 가능합니다. Python 3.10 이상, 적절한 모델 가중치와 과학 계산 의존성이 필요합니다.

서열 데이터에서 바이러스와 플라스미드를 식별하고 바이러스 분류, 프로바이러스 탐지, 단백질 주석을 제공하는 연구 소프트웨어입니다. 별도 참조 데이터베이스와 계산 의존성이 필요합니다. 라이선스는 공인 학술기관의 내부 비상업적 연구개발로 사용을 제한하며 상업적 사용에는 별도 허가가 필요합니다.

코딩 에이전트를 수정하고 SWE-bench, Polyglot 등의 코딩 벤치마크에서 변형을 평가하는 연구 프레임워크입니다. Docker, 벤치마크 환경, 모델 API 인증 정보가 필요합니다. 실험적 연구 시스템으로 신뢰할 수 있는 자율 개선을 보장하지 않습니다.

AI 도우미를 Autario에 연결해 데이터셋 조회, 통계 분석, 차트 작업을 제공하는 MCP 어댑터입니다. MIT 라이선스 어댑터는 Autario의 호스팅 백엔드를 호출하며 커넥터와 쓰기 작업에는 API 키가 필요합니다. 코드 라이선스가 호스팅 서비스의 무료 이용을 뜻하지는 않습니다.

CLI와 웹 화면, 도구, 스킬, 영구 상태를 갖춘 연구 에이전트 앱입니다. 모델 제공자가 필요하며 파일 수정과 명령 실행이 가능하므로 연구 결과를 독립적으로 검증해야 합니다.

선형 어텐션 구조를 제안·구현·평가하는 다중 에이전트 연구 파이프라인입니다. 모델 설정, 데이터베이스, 검색 서비스와 실험 계산 자원이 필요하며 논문 결과는 성능 보장이 아닙니다.

점수 함수로 프로그램을 진화시키고 명세에서 시스템을 합성하는 연구 프레임워크입니다. 최적화에는 모델, 합성에는 코딩 에이전트가 필요하며 결과는 평가기, 작업 부하, 검증에 좌우됩니다.

언어 모델과 사용자 평가기로 프로그램 변형을 생성하고 점수를 매기는 진화형 코딩 라이브러리와 CLI입니다. 모델과 평가 자원이 필요하며 점수 향상이 일반적 정확성을 증명하지는 않습니다.

호스팅된 SciAtlas API로 문헌과 지식 그래프 연구를 수행하는 Python 클라이언트와 CLI입니다. 토큰이 필요하며 전체 검토·아이디어 워크플로에는 저장소 코드가 필요합니다. 서버 데이터는 포함되지 않습니다.

DC Hub 데이터센터·전력망·광섬유·용량 조사 MCP입니다. 익명/키 할당량과 출처별 갱신성이 적용됩니다. 약관 동의 후 소개는 기업 요구를 제공자에게 공유할 수 있어 전체 읽기 전용이 아니며 용량 가용성 보장도 없습니다.

헤드리스 PyMOL로 분자 뷰·렌더 이미지를 제공하며 선택적으로 GROMACS/LAMMPS 궤적과 포접 수화물을 분석합니다. 보통 conda의 pymol2 지원 인터프리터가 필요하고 일반 격리 실행기는 이 의존성이 없습니다. 임의 코드 전달은 기본 비활성화이며 MDAnalysis 연결에는 별도 GPL이 적용됩니다.

FDA 기기 근거·리콜·시판 후 기록, 지급 참고와 NHTSA 차량 자료를 조회하는 호스팅 연구 서비스와 stdio 브리지입니다. 익명 한도는 작업 단위로 계산하며 키 기반 한도도 있습니다. 호출은 할당량·텔레메트리를 갱신하고 위험 신호는 조사 보조이지 규제 조언이나 기기 안전 증명이 아닙니다.

단백질 검색과 연계 근거 수집 시 UniProt 버전·조회 시각·URL·해시를 기록해 후속 변화를 확인합니다. 오프라인 재생은 수동으로 채운 캐시가 필요하며 자동 저장은 미구현입니다. 해시 검증은 기록 일관성만 확인하고 과학적 진실이나 임상 타당성을 증명하지 않습니다.

AlphaFold DB 등과 연결해 SQLite 그래프와 근거 보고서 초안을 제공하는 로컬 연구 도구입니다. 예측을 조회하며 AlphaFold 자체를 실행하지 않습니다. 온라인 조회는 식별자를 보내고 오프라인에서는 로컬 그래프만 이용합니다. 자동 저장은 미완성이며 독립 과학 검증도 아직 없습니다.

PubMed 검색·초록·리뷰 필터·기본 인용문을 제공하는 Python MCP입니다. 코드상 PICO 요약은 초록을 자르는 기능이며 인용 스타일 인자도 쓰이지 않습니다. MCPize 호스팅에는 별도 무료·유료 등급이 있고 홍보된 고급 분석을 구현된 기능으로 볼 수 없습니다.