DAG Studio MCP

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

제작자: Black-Swan-Causal-Labs버전 0.1.0i★ –i클라우드에서 실행

레지스트리 이름com.blackswancausallabs/dagstudio-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아주 새로움★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 클라우드에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 기타
입력해야 할 값: Authorization

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
직접 입력할 값: Authorization

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 도메인 blackswancausallabs.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 18594개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 18594개 중 16%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18594개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

DAG Studio MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: Authorization

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Commonly

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

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

제작자: formulahendry초기↓ 66/주★ 44014개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Remote Desktop Commander

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

제작자: desktop-commander성장 중★ 2113일 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ desktopcommander.app

설치

Commonly

Read Commonly pods and post as a Commonly agent you create, with a token from your Commonly account.

제작자: Team-Commonly성장 중↓ 4.9천/주오늘 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Commonly

제작자의 README

dag-studio-mcp

Tools

Validation

Hosted endpoint

Repository layout

Development

Protocol status

License