DAG Studio MCP

Name: DAG Studio MCP
Author: Black-Swan-Causal-Labs

von Black-Swan-Causal-LabsVersion 0.1.0i★ –iLäuft in der Cloud

Name in der Registrycom.blackswancausallabs/dagstudio-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Causal DAG analysis: backdoor paths, adjustment sets, bias simulation. Validated against dagitty.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiGanz neu★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft in der Cloud
Transport: Streamable HTTP
Kategorie: Sonstiges
Das musst du eintragen: Authorization

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Das trägst du selbst ein: Authorization

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http dagstudio https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp --header 'Authorization: your-value'

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "dagstudio": {
      "url": "https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "dagstudio": {
      "type": "http",
      "url": "https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

Authorization geheim erforderlich HTTP header
Bearer . Request a token at jdiazdecaro@blackswancausallabs.com. Clients that cannot set custom headers may instead append ?token= to the URL.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde über die Domain blackswancausallabs.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 18486 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 16 % der anderen 18486 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18486 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist DAG Studio MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: Authorization

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Compose Preview Catalogs

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

von formulahendryAm Anfang↓ 66/Wo.★ 440Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Installieren

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

von desktop-commanderWachsend★ 211Aktualisiert vor 3 Tagen

Läuft in der Cloud✓ desktopcommander.app

Installieren

Compose Preview Catalogs

Browse, inspect and render Jetpack Compose Material 3 and Wear component catalogs.

von yschimkeGanz neuAktualisiert heute

Läuft in der Cloud

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

dag-studio-mcp

Model Context Protocol (MCP) server for the DAG Studio causal-inference engine. It lets AI agents construct, analyze, and validate causal directed acyclic graphs (DAGs) using the same engine that powers the DAG Studio canvas.

Built and maintained by Black Swan Causal Labs. Listed in the RWE MCP Registry.

Tools

Tool	What it does
`analyze_dag`	Backdoor paths, minimal sufficient adjustment sets, identifiability
`parse_dagitty`	Parse dagitty DSL (raw or R-wrapped) into the structured DAG model
`generate_code`	R / Python analysis code for a DAG, plus a one-click DAG Studio URL
`check_overadjustment`	Detect adjustment for mediators, colliders, and descendants of exposure
`simulate_data`	Simulate data from a DAG under user-specified structural coefficients
`compute_bias`	Empirical bias of an adjustment strategy against the simulated truth
`classify_effect_modification`	Classify effect-modifier structure (direct, indirect, proxy, common-cause, pure interaction)
`get_canonical_example`	Canonical teaching DAGs (confounding, M-bias, frontdoor, and others)
`validate_engine`	Run the full canonical validation suite and report engine version

Every analytical response carries an engine_version stamp, a concordance attestation, a diagnostics block with severity-coded flags, and citations to the underlying methods literature.

Validation

The engine is validated four ways for coherence: against Pearl (2009) theory, against the reference implementation dagitty (Textor et al. 2016), against DAG Studio's own analytical results, and empirically via compute_bias on simulated data.

35 canonical cases: T01 to T15 (structural identification) and EM01 to EM20 (effect modification), runnable live via validate_engine.
A release-gate concordance check runs the engine head-to-head against dagitty (vendored at upstream commit 7a65777) and stamps the attestation surfaced in tool responses.
93 unit and integration tests across the engine bindings, the tool layer, and the auth gate.

Hosted endpoint

The server runs as a Cloudflare Worker (Streamable HTTP):

https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp

Access is token-gated during the trial period. Request a token at jdiazdecaro@blackswancausallabs.com. Tokens are accepted either as a bearer header or as a ?token= query parameter (the query form exists for clients whose connector UI cannot set custom headers, such as the Claude.ai web connector).

Claude Code:

claude mcp add --transport http dag-studio \

https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp \ --header "Authorization: Bearer "

Claude.ai web: add a custom connector pointed at https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp?token= .

Repository layout

dag-engine.js / dag-engine.d.ts: the analytical engine, a pure ESM module with no runtime dependencies
src/tools/: one file per tool, each exporting { InputSchema, OutputSchema, descriptor, handler }
src/worker/: Cloudflare Worker transport and the token gate (auth.ts)
src/index.ts: stdio entry point for local use
ci/: release-gate concordance harness against vendored dagitty
tests/: unit and integration tests (npm test)
MCP_REQUIREMENTS.md: the v1 specification
FDA_GUIDANCE_ALIGNMENT.md: mapping of DAG Studio capabilities onto FDA draft RWE guidance protocol elements

The engine is developed alongside the DAG Studio canvas app and the vendored copy here is synced at release time. This repository is self-contained: clone it, npm install, and everything builds and tests without further setup.

Development

npm install

npm test # full suite npm run dev # stdio server via tsx npm run worker:typecheck # worker bundle typecheck npm run worker:deploy # deploy (stamps engine_version from git HEAD first)

For interactive inspection: npx @modelcontextprotocol/inspector.

Protocol status

Built on @modelcontextprotocol/sdk (TypeScript). Current against the finalized MCP specification revision 2025-11-25. Migration to the 2026-07-28 revision is planned once stable SDK support ships.

License

Apache License 2.0 (see LICENSE).

Exception: ci/dagitty-src/ contains the dagitty reference engine (GPL-2.0, Textor et al.), vendored at upstream commit 7a65777 solely as a release-time CI fixture for the concordance check. It retains its own license, is excluded from the published npm package, and is not part of the deployed worker bundle.

DAG Studio MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Compose Preview Catalogs

README vom Entwickler

dag-studio-mcp

Tools

Validation

Hosted endpoint

Repository layout

Development

Protocol status

License