ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

DAG Studio MCP

โดย Black-Swan-Causal-Labsรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrycom.blackswancausallabs/dagstudio-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

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

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน blackswancausallabs.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18475 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 16% ของอีก 18475 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18475 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

DAG Studio MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

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

โดย formulahendryเริ่มต้น↓ 66/สัปดาห์★ 440อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Remote Desktop Commander

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

โดย desktop-commanderกำลังโต★ 211อัปเดต 3 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ desktopcommander.app

Tethered Trust

Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.

โดย tetheredtrust.comยังใหม่มากอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์✓ tetheredtrust.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ToolWhat it does
analyze_dagBackdoor paths, minimal sufficient adjustment sets, identifiability
parse_dagittyParse dagitty DSL (raw or R-wrapped) into the structured DAG model
generate_codeR / Python analysis code for a DAG, plus a one-click DAG Studio URL
check_overadjustmentDetect adjustment for mediators, colliders, and descendants of exposure
simulate_dataSimulate data from a DAG under user-specified structural coefficients
compute_biasEmpirical bias of an adjustment strategy against the simulated truth
classify_effect_modificationClassify effect-modifier structure (direct, indirect, proxy, common-cause, pure interaction)
get_canonical_exampleCanonical teaching DAGs (confounding, M-bias, frontdoor, and others)
validate_engineRun 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.

ถาม PopNx