Explorar comunidad

- Cree, lea, valide y guarde modelos de dinámica de sistemas Stella (archivos .stmx en formato XMILE) para simulación y modelado científicos.

🪟 - Archivos de datos tabulares de perfiles (CSV, TSV, Parquet, Excel, JSON) para agentes de LLM: descripción general del conjunto de datos de una sola llamada, estadísticas por columna, auditoría de la calidad de los datos (valores faltantes, duplicados, tipos mixtos, valores atípicos) y sugerencias de tipos de datos para ahorrar memoria. Pitón puro (pandas); los archivos se leen localmente y nada

🪟 - Análisis de texto local determinista: sentimiento, puntuación de legibilidad, extracción de palabras clave, similitud de texto, resumen y detección de idioma en 18 idiomas. Python puro, cero dependencias pesadas, rueda de 42 KB. Instalar: .

🪟 - Detección de anomalías basada en la física mediante MCP. Utiliza ecuaciones de ondas de Klein-Gordon en GPU para detectar anomalías con alta precisión (promedio 0,90). 9 herramientas: escaneo, huella digital, comparación, riesgo de token, creación de perfiles de billetera, verificación de volumen, detección de manipulación de precios.

- Compara estructuras de datos de filtro aproximadas (Bloom, Counting Bloom, Cuckoo, SuRF) a través de MCP

- Servidor Model Context Protocol (MCP) para Jupyter.

🪟 - Cree, administre y automatice proyectos, tareas y predicciones de Label Studio para flujos de trabajo de etiquetado de datos.

- Se conecta a Kaggle, capacidad de descargar y analizar conjuntos de datos.

- Análisis de datos exploratorios sobrehumanos que encuentra las interacciones de características y los efectos de subgrupos que los LLM y la exploración manual pasan por alto, con valores p, tamaños de efectos y citas bibliográficas. Los datos entran, los conocimientos validados salen. Gratis para datos públicos.

🪟 - Servidor MCP educativo para operaciones matemáticas, estadísticas, visualización y espacios de trabajo persistentes. Construido con FastMCP 2.0.

🪟 - El motor matemático definitivo que unifica SymPy, NumPy y Matplotlib en un potente servidor. Perfecto para desarrolladores e investigadores que necesitan álgebra simbólica, computación numérica y visualización de datos.