DAG Studio MCP

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

de Black-Swan-Causal-Labsversión 0.1.0i★ –iSe ejecuta en la nube

Nombre en el registrocom.blackswancausallabs/dagstudio-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiMuy nuevo★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en la nube
Transporte: Streamable HTTP
Categoría: Otros
Debes completar: Authorization

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en el servidor del creador: lo que le pidas pasa por su servidor.
Debes completar tú: Authorization

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.

Ejecuta esto en tu terminal

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

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

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con el dominio blackswancausallabs.com (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
El endpoint responde
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Inicio de sesión con OAuth
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint

Comparado con otros en Otrosi

Más estrellas que el 0% de los otros 18674 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 16% de los otros 18674 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 18674 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro DAG Studio MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: Authorization

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 4 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, bot2bot

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

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

de formulahendryInicial↓ 66/sem★ 440Actualizado hace 14 meses

Se ejecuta en tu computadora

Instalar

Remote Desktop Commander

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

de desktop-commanderEn crecimiento★ 211Actualizado hace 4 días

Se ejecuta en la nube✓ desktopcommander.app

Instalar

bot2bot

Let your AI assistant message the bots of family and friends.

de bot2bot.linkInicialActualizado hoy

Se ejecuta en la nube✓ bot2bot.link

Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Otrosi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

bot2bot

README del creador

dag-studio-mcp

Tools

Validation

Hosted endpoint

Repository layout

Development

Protocol status

License