11 servidores MCP de ciencia de datos para obtener, analizar y visualizar datos
Escrito por
0 minutos de lectura
El Model Context Protocol (MCP) crea un marco estandarizado para integrar modelos de IA con sistemas externos y fuentes de datos. Para los científicos de datos que trabajan con conjuntos de datos complejos, MCP ofrece beneficios concretos al permitir que los asistentes de IA interactúen directamente con herramientas y fuentes de datos especializadas. Resulta especialmente fascinante cómo MCP establece conexiones consistentes entre los LLM que usan herramientas, como Claude, y los servidores que ofrecen capacidades de ciencia de datos.
Esta selección explora once servidores MCP diseñados específicamente para flujos de trabajo de ciencia de datos, desde el descubrimiento y la exploración de conjuntos de datos hasta visualizaciones matemáticas sofisticadas.
Herramientas para descubrir y acceder a conjuntos de datos
1. Hugging Face MCP Server de Shreyas Karnik (52 ⭐ en Github)
Este ingenioso servidor abre las puertas al vasto ecosistema de recursos de IA en Hugging Face Hub, y ofrece a los asistentes de IA acceso de solo lectura a modelos, conjuntos de datos, artículos y más.
Herramientas disponibles
Categoría de herramienta | Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|---|
Herramientas de modelos |
| Busca modelos con filtros por consulta, autor, etiquetas y límite. |
| Obtiene información detallada sobre un modelo específico. | |
Herramientas de conjuntos de datos |
| Busca conjuntos de datos con filtros. |
| Obtiene información detallada sobre un conjunto de datos específico. | |
Herramientas de Spaces |
| Busca Spaces con filtros, incluido el tipo de SDK. |
| Obtiene información detallada sobre un Space específico. | |
Herramientas de artículos |
| Obtiene información sobre un artículo y sus implementaciones. |
| Obtiene la lista de artículos diarios seleccionados. | |
Herramientas de colecciones |
| Busca colecciones con distintos filtros. |
| Obtiene información detallada sobre una colección específica. |
API y tecnologías externas
Hugging Face Hub API: permite acceder a los más de 900,000 modelos, 200,000 conjuntos de datos y 300,000 aplicaciones de demostración de la plataforma
httpx: cliente HTTP asíncrono para Python
Python 3.13+: implementación moderna de Python
Requisitos de configuración
HF_TOKEN (opcional): token de API de Hugging Face para obtener límites de solicitudes más altos y acceder a repositorios privados
Hugging Face MCP Server convierte a Claude en un asistente de investigación experto, capaz de explorar el extenso ecosistema de Hugging Face. Los científicos de datos pueden descubrir modelos, conjuntos de datos y artículos de investigación relevantes mediante consultas en lenguaje natural, sin tener que buscar manualmente entre miles de recursos.
2. Dataset Viewer MCP Server de privetin (15 ⭐ en Github)
Para los científicos de datos que necesitan analizar conjuntos de datos sin descargarlos por completo, este servidor ofrece una interfaz directa a Hugging Face Dataset Viewer API.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Verifica si un conjunto de datos existe y está accesible. |
| Obtiene información detallada sobre un conjunto de datos. |
| Obtiene el contenido paginado de un conjunto de datos. |
| Obtiene las primeras filas de una partición del conjunto de datos. |
| Obtiene estadísticas de una partición del conjunto de datos. |
| Busca texto dentro de un conjunto de datos. |
| Filtra filas mediante condiciones similares a SQL. |
| Descarga el conjunto de datos completo en formato Parquet. |
API y tecnologías externas
Hugging Face Dataset Viewer API: permite acceder mediante programación a conjuntos de datos alojados en Hub
httpx: cliente HTTP compatible con API síncronas y asíncronas
Python 3.12+: implementación moderna de Python
Requisitos de configuración
HUGGINGFACE_TOKEN (opcional): solo se necesita para acceder a conjuntos de datos privados
Este servidor es ideal para el análisis exploratorio de datos, ya que permite explorar y comprender la estructura de los conjuntos de datos sin descargarlos por completo. La capacidad de buscar, filtrar y extraer subconjuntos resulta especialmente útil para trabajar con grandes conjuntos de datos, cuyo contenido completo sería poco práctico descargar.
3. CMR-MCP NASA Earthdata Search Integration de PO.DAAC (NASA) (2 ⭐ en Github)
Desarrollado por el Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC) de la NASA, este servidor conecta asistentes de IA con los amplios catálogos de datos de ciencias de la Tierra de la NASA.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Busca conjuntos de datos de la NASA en el Common Metadata Repository (CMR) mediante palabras clave, rangos de fechas y filtros |
API y tecnologías externas
earthaccess (≥0.14.0): biblioteca de Python que facilita el acceso a los datos de ciencias de la Tierra de la NASA
NASA Common Metadata Repository (CMR): sistema de metadatos de alto rendimiento de la NASA
FastMCP: SDK de Python para implementar servidores MCP
Python 3.10+: implementación moderna de Python
Requisitos de configuración
No se requieren claves de API explícitas, aunque la biblioteca subyacente earthaccess puede usar credenciales de NASA Earthdata Login para determinados conjuntos de datos.
El servidor CMR-MCP ofrece una puerta de acceso especializada para científicos de la Tierra e investigadores del clima. Al permitir consultas en lenguaje natural en los catálogos de datos de la NASA, facilita el descubrimiento de conjuntos de datos esenciales sobre clima, oceanografía y atmósfera, una mejora significativa para quienes trabajan en ciencia de datos ambientales.
4. Data.gov MCP Server de Joao Bondan (3 ⭐ en Github)
Este servidor especializado ofrece acceso sin complicaciones al amplio ecosistema de conjuntos de datos gubernamentales disponibles en Data.gov, el portal de datos abiertos del gobierno de Estados Unidos.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Busca paquetes (conjuntos de datos) en Data.gov. |
| Obtiene información detallada sobre un conjunto de datos específico. |
| Muestra los grupos y organizaciones de Data.gov. |
| Muestra las etiquetas y categorías de Data.gov. |
API y tecnologías externas
Data.gov CKAN API: API principal de Data.gov, basada en Comprehensive Knowledge Archive Network
Axios: cliente HTTP basado en promesas para solicitudes de API
TypeScript/JavaScript: lenguaje de implementación del servidor MCP
Requisitos de configuración
No se requieren claves de API, ya que la API de Data.gov está disponible públicamente sin autenticación.
Este servidor democratiza el acceso a los datos gubernamentales y permite a investigadores y científicos de datos descubrir rápidamente conjuntos de datos relevantes de fuentes federales, estatales y locales. La integración con CKAN, que impulsa muchos portales de datos gubernamentales en todo el mundo, lo hace especialmente útil para la investigación de políticas públicas y la integración de datos entre agencias.
5. Education Data MCP Server de ckz (0 ⭐ en Github)
Dedicado a la investigación educativa, este servidor pone Education Data API de Urban Institute al alcance de investigadores y analistas de políticas que trabajan con Claude.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Obtiene datos educativos detallados de la API. |
| Obtiene datos educativos agregados de la API. |
API y tecnologías externas
Urban Institute's Education Data API: API integral de datos educativos con información sobre escuelas, distritos, institutos y universidades
Axios: cliente HTTP para solicitudes de API
TypeScript: lenguaje de implementación con seguridad de tipos
Requisitos de configuración
No se requieren claves de API; Education Data API de Urban Institute está disponible públicamente.
Education Data MCP Server abre un amplio abanico de posibilidades para investigadores educativos y analistas de políticas. Con acceso a datos de escuelas, distritos, institutos y universidades de todo Estados Unidos, los usuarios pueden analizar tendencias de inscripción, comparar métricas de desempeño, examinar patrones de financiamiento y crear modelos predictivos de resultados educativos, todo mediante interacciones en lenguaje natural con Claude.
6. Fiscal Data MCP Server de QuantGeekDev (Alex Andru) (1 ⭐ en Github)
Este servidor, diseñado con elegancia, se conecta a Fiscal Data API del Departamento del Tesoro de Estados Unidos y ofrece a los asistentes de IA acceso directo a datos financieros del gobierno.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Obtiene datos del Tesoro para una fecha específica |
Recursos MCP disponibles
Nombre del recurso | Descripción |
|---|---|
| Ofrece acceso a 30 días de datos históricos del Tesoro |
Prompts MCP disponibles
Nombre del prompt | Descripción |
|---|---|
| Genera informes del Tesoro con formato |
API y tecnologías externas
U.S. Treasury Fiscal Data API: API REST que proporciona información sobre las operaciones financieras del gobierno de Estados Unidos
Zod: biblioteca de validación de esquemas diseñada para TypeScript
TypeScript: lenguaje de implementación con módulos ES
Requisitos de configuración
No se requieren claves de API; U.S. Treasury Fiscal Data API está disponible públicamente.
Fiscal Data MCP Server permite a economistas, analistas financieros e investigadores de políticas acceder a datos del Tesoro de Estados Unidos mediante lenguaje natural. El sofisticado mecanismo de almacenamiento en caché del servidor conserva 30 días de datos históricos del Tesoro, actualizados cada hora, y ofrece acceso eficiente a información financiera reciente sin consultar la API repetidamente.
Herramientas para explorar y analizar datos
7. Claude MCP Data Explorer de tofunori (3 ⭐ en Github)
Este ingenioso servidor permite a los científicos de datos analizar archivos CSV directamente en Claude, lo que lo convierte en un potente aliado para explorar datos.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Carga datos CSV en la memoria para analizarlos |
| Ejecuta código para procesar y analizar datos |
API y tecnologías externas
Pandas: biblioteca para manipular y analizar datos
NumPy: biblioteca para cálculos numéricos
Scikit-learn: biblioteca de aprendizaje automático
SciPy: biblioteca para computación científica
Statsmodels: biblioteca para modelado estadístico
Matplotlib y Seaborn: bibliotecas de visualización de datos
PapaParser: análisis rápido de archivos CSV para JavaScript
Plotly.js: biblioteca de visualización interactiva
Requisitos de configuración
LOG_LEVEL (opcional): configura el nivel de detalle de los registros
Claude MCP Data Explorer ejemplifica el potencial transformador de MCP para los flujos de trabajo de ciencia de datos. Al permitir cargar y analizar archivos CSV directamente en Claude, elimina la necesidad de alternar entre varias aplicaciones durante el análisis exploratorio de datos. Su enfoque con varias implementaciones —con opciones tanto para Python como para JavaScript— ofrece flexibilidad para distintos casos de uso y entornos.
8. MCP Pandas de Alistair Walsh (3 ⭐ en Github)
Este robusto servidor incorpora las potentes capacidades de pandas al ecosistema MCP mediante una arquitectura basada en contenedores.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Realiza diversas operaciones de análisis de datos en archivos CSV |
API y tecnologías externas
Pandas: biblioteca para analizar y manipular datos
FastAPI: framework web moderno para crear API
Docker: tecnología de contenedores
NumPy: biblioteca para cálculos numéricos
Matplotlib y Seaborn: bibliotecas de visualización
Requisitos de configuración
No se requieren claves de API; usa variables de entorno de Docker para la configuración:
PYTHONUNBUFFERED=1: hace que la salida de Python se envíe directamente a la terminal
MCP Pandas resuelve con elegancia el desafío de ofrecer capacidades robustas de análisis de datos mediante el protocolo MCP. Su arquitectura basada en contenedores garantiza entornos consistentes y aislados, mientras que el servicio FastAPI gestiona las operaciones de pandas con eficiencia. Así, los científicos de datos pueden aprovechar toda la potencia de pandas, desde estadísticas básicas hasta visualizaciones complejas, directamente desde Claude.
9. MCP Server for Data Exploration de ReadingPlus.AI LLC (343 ⭐ en Github)
Este completo servidor transforma conjuntos de datos complejos en información clara y práctica, y funciona como un asistente personal de ciencia de datos.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Carga un archivo CSV en un DataFrame |
| Ejecuta un script de Python para analizar datos |
Plantillas de prompts
Nombre del prompt | Descripción |
|---|---|
| Diseñado para tareas de exploración de datos |
API y tecnologías externas
Pandas: manipulación y análisis de datos
NumPy: computación numérica
SciPy: computación científica
Scikit-learn: algoritmos de aprendizaje automático
Statsmodels: modelos y pruebas estadísticas
Requisitos de configuración
No se requieren claves de API; funciona con archivos de datos locales y bibliotecas de Python.
Este servidor ha demostrado su utilidad práctica con conjuntos de datos reales, como el análisis de bienes raíces de California (con un conjunto de datos de más de 2,2 millones de registros) y el análisis del clima de Londres (con un conjunto de datos de más de 2 millones de registros). Su amplia colección de bibliotecas científicas de Python lo convierte en una herramienta versátil para el análisis exploratorio de datos en diversos ámbitos.
10. DataHub MCP Server de Acryl Data (27 ⭐ en GitHub)
Este sofisticado servidor conecta agentes de IA con DataHub, una potente plataforma de metadatos de código abierto para el descubrimiento, la observabilidad y la gobernanza de datos.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Obtén metadatos detallados de una entidad mediante su URN de DataHub. |
| Recupera las consultas SQL asociadas con un conjunto de datos específico. |
| Recorre el grafo de linaje para ver las dependencias anteriores o posteriores. |
| Busca en todos los tipos de entidades mediante filtros arbitrarios. |
API y tecnologías externas
DataHub API: API GraphQL para recuperar metadatos
GraphQL: lenguaje de consulta para API
acryl-datahub: biblioteca cliente de Python para DataHub
Python FastMCP: framework MCP para Python
Requisitos de configuración
DATAHUB_GMS_URL: URL de tu instancia de DataHub GMS
DATAHUB_GMS_TOKEN: token de autenticación de DataHub
DataHub MCP Server revela el potencial de la administración de metadatos para los científicos de datos. Al conectar Claude con DataHub, permite explorar en lenguaje natural todo el panorama de datos de una organización. Los usuarios pueden encontrar rápidamente conjuntos de datos relevantes, comprender el linaje de los datos, examinar consultas SQL y consultar información de gobernanza, todo mediante interacciones conversacionales.
11. Penrose MCP Server de bmorphism
Este servidor único se conecta con Penrose, un sistema desarrollado en Carnegie Mellon University para crear diagramas matemáticos atractivos mediante programación.
Herramientas disponibles
Nombre de la herramienta | Descripción |
|---|---|
| Crea definiciones de lenguaje específicas de cada dominio para conceptos matemáticos |
| Define objetos matemáticos y sus relaciones |
| Gestiona las reglas de representación visual de objetos matemáticos |
| Genera un diagrama a partir de definiciones de dominio, contenido y estilo |
| Enumera los dominios matemáticos disponibles |
| Enumera las definiciones de contenido disponibles |
| Enumera las definiciones de estilo disponibles |
API y tecnologías externas
Penrose System: sistema para crear diagramas matemáticos
TypeScript: lenguaje de implementación
Generación de SVG: crea gráficos vectoriales escalables para los diagramas
Codificación Base64: codifica contenido SVG para insertarlo
Requisitos de configuración
No se requieren claves de API; funciona como servicio independiente.
Penrose MCP Server es una herramienta especializada para la visualización matemática. Gracias a su integración con Penrose, permite a científicos de datos y matemáticos crear diagramas de calidad profesional mediante descripciones en lenguaje natural. Esta capacidad resulta especialmente útil para crear contenido educativo, comunicar investigaciones y modelar relaciones entre datos.
Análisis comparativo
Enfoque, tecnologías, requisitos y casos de uso
Servidor MCP | Enfoque principal | Tecnologías clave | Requisitos de claves de API | Mejores casos de uso |
|---|---|---|---|---|
Hugging Face MCP | Descubrimiento de recursos de IA | Hugging Face API, httpx | Token de HF opcional | Descubrimiento de modelos, exploración de conjuntos de datos, análisis de artículos de investigación |
Dataset Viewer | Inspección de conjuntos de datos | HF Dataset Viewer API, httpx | Token de HF opcional | Análisis exploratorio de datos, filtrado de conjuntos de datos, extracción eficiente de datos |
CMR-MCP | Datos de ciencias de la Tierra | earthaccess, NASA CMR | Ninguno | Investigación climática, estudios oceanográficos, análisis de datos atmosféricos |
Data.gov MCP | Datos gubernamentales | CKAN API, Axios | Ninguno | Investigación de políticas públicas, integración de datos entre organismos, análisis gubernamental |
Education Data | Estadísticas educativas | Urban Institute API, Axios | Ninguno | Investigación educativa, análisis de políticas, estudios de tendencias de inscripción |
Fiscal Data | Datos del Tesoro | US Treasury API, Zod | Ninguno | Análisis económico, investigación de finanzas gubernamentales, análisis de tendencias |
Claude Data Explorer | Exploración de datos | Pandas, NumPy, PapaParser | Ninguno | Análisis exploratorio de datos, visualización de datos, análisis estadístico |
MCP Pandas | Análisis de datos | Pandas, FastAPI, Docker | Ninguno | Análisis estadístico, visualización de datos, análisis exploratorio de datos |
Data Exploration | Asistente de ciencia de datos | Pandas, scikit-learn, SciPy | Ninguno | Análisis de datos complejos, visualización, preparación para aprendizaje automático |
DataHub | Administración de metadatos | DataHub API, GraphQL | Token de DataHub GMS | Descubrimiento de datos, análisis de linaje, exploración de metadatos |
Penrose | Visualización matemática | Penrose System, SVG | Ninguno | Creación de diagramas matemáticos, contenido educativo, comunicación de investigaciones |
Cantidad de herramientas y funciones especializadas
Servidor MCP | Cantidad de herramientas | Acceso a conjuntos de datos | Capacidades de análisis | Visualización | Administración de metadatos |
|---|---|---|---|---|---|
Hugging Face MCP | 10 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
Dataset Viewer | 8 | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
CMR-MCP | 1 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
Data.gov MCP | 4 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
Education Data | 2 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
Fiscal Data | 1 + recursos | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
Claude Data Explorer | 2 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
MCP Pandas | 1 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
Data Exploration | 2 + prompts | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
DataHub | 4 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
Penrose | 7 | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
Compatibilidad de integración con el ecosistema MCP
Si una compatibilidad aparece tachada, es posible que funcione de todos modos; simplemente no se mencionaba explícitamente en el repositorio.
Servidor MCP | Claude Desktop | Cursor | Cline | Integraciones mencionadas |
|---|---|---|---|---|
Hugging Face MCP | ✅ | ✅ | ✅ | Smithery CLI |
Dataset Viewer | ✅ | ❌ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
CMR-MCP | ✅ | ❌ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
Data.gov MCP | ✅ | ❌ | ✅ | Cualquier cliente MCP |
Education Data | ✅ | ❌ | ✅ | Cualquier cliente MCP |
Fiscal Data | ✅ | ❌ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
Claude Data Explorer | ✅ | ❌ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
MCP Pandas | ✅ | ❌ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
Data Exploration | ✅ | ❌ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
DataHub | ✅ | ✅ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
Penrose | ✅ | ❌ | ❌ | Cualquier cliente MCP |
Usar estos servidores MCP en conjunto
El potencial integrador de estos servidores MCP se manifiesta cuando se usan en combinación y crean flujos de trabajo sinérgicos que aprovechan las fortalezas únicas de cada herramienta. Veamos algunos ejemplos interesantes:
1. Flujo de trabajo integral para la investigación climática
Escenario: un científico del clima analiza patrones meteorológicos históricos y su correlación con los impactos económicos.
Usa CMR-MCP para descubrir conjuntos de datos relevantes de observación terrestre de la NASA.
Usa Dataset Viewer para examinar aspectos específicos de los conjuntos de datos climáticos sin descargarlos por completo.
Usa Claude Data Explorer o MCP Pandas para realizar un análisis estadístico detallado.
Incorpora Fiscal Data MCP para analizar los impactos económicos.
Visualiza relaciones matemáticas con Penrose MCP.
Este flujo de trabajo integrado ofrece una experiencia fluida: el científico del clima puede descubrir datos, analizarlos, relacionarlos con factores económicos y crear visualizaciones, todo mediante interacciones en lenguaje natural con Claude.
2. Canalización de investigación de políticas educativas
Escenario: un investigador en educación examina la relación entre el financiamiento escolar, los factores demográficos y el desempeño estudiantil.
Comienza con Education Data MCP para obtener estadísticas educativas detalladas.
Agrega contexto con Data.gov MCP para encontrar conjuntos de datos gubernamentales complementarios.
Realiza un análisis exhaustivo con el servidor Data Exploration.
Administra metadatos y sigue el linaje de los datos con DataHub MCP.
Crea visualizaciones matemáticas con Penrose MCP.
Esta combinación ofrece un entorno integral para la investigación de políticas educativas, desde el descubrimiento y el análisis de datos hasta su visualización y comunicación.
3. Flujo de trabajo de investigación e implementación de IA
Escenario: un científico de datos explora modelos de IA de última generación para una aplicación específica.
Usa Hugging Face MCP para descubrir modelos, conjuntos de datos y artículos de investigación relevantes.
Examina conjuntos de datos prometedores con Dataset Viewer.
Prepara y analiza datos con MCP Pandas o Claude Data Explorer.
Da seguimiento a los experimentos con modelos y al linaje de datos con DataHub MCP.
Crea diagramas matemáticos explicativos con Penrose MCP.
Este flujo de trabajo agiliza la investigación y la implementación de IA, y ofrece herramientas para cada etapa, desde la revisión bibliográfica hasta la experimentación y la comunicación.
La evolución de las herramientas de ciencia de datos
Los servidores MCP que exploramos representan la vanguardia de un nuevo paradigma en la ciencia de datos: uno en el que los asistentes de IA funcionan como interfaces integradoras para herramientas especializadas y fuentes de datos. Este cambio promete transformar profundamente la forma en que los científicos de datos trabajan con los datos.
El ecosistema actual ya abarca aspectos clave del flujo de trabajo de ciencia de datos: desde descubrir conjuntos de datos (Hugging Face MCP, CMR-MCP) y explorarlos (Dataset Viewer), hasta analizarlos (Claude Data Explorer, MCP Pandas), administrar sus metadatos (DataHub) y crear visualizaciones (Penrose). A medida que el ecosistema MCP siga madurando, podemos esperar una integración aún más estrecha y una cobertura más amplia de las herramientas de ciencia de datos.
Para los científicos de datos que se enfrentan a un panorama cada vez más complejo de fuentes de datos y herramientas analíticas, los servidores MCP ofrecen una visión atractiva del futuro: uno en el que el enfoque pasa de dominar las interfaces de las herramientas a hacer las preguntas correctas e interpretar los resultados. El resultado es un enfoque de la ciencia de datos más eficiente, accesible y revelador, donde la tecnología se adapta al flujo de trabajo de las personas, en lugar de obligarlas a adaptarse a la tecnología.
Protege con Snyk los análisis generados por IA
Las herramientas de IA están revolucionando los flujos de trabajo de ciencia de datos, pero las prácticas de seguridad sólidas siguen siendo esenciales. Los científicos de datos que usan generación de código asistida por IA deben estar atentos a las posibles vulnerabilidades de seguridad en el código generado. Snyk ofrece análisis de seguridad integrales para tu código de ciencia de datos e identifica vulnerabilidades directamente en tu IDE.
Para obtener protección de nivel empresarial sin las restricciones de los límites de uso del plan gratuito, solicita acceso empresarial a las herramientas premium de Snyk a través de nuestro proyecto Secure Developer. Esta oferta está disponible sin costo para los proyectos de código abierto que cumplan los requisitos, y proporciona funciones de seguridad avanzadas para que tus flujos de trabajo de ciencia de datos sigan siendo innovadores y seguros. ¡Conoce los proyectos que ya se unieron a nuestra comunidad dedicada a la seguridad!
Capacitación en seguridad para desarrolladores de Snyk
Aprende de expertos cuando sea relevante, directamente en tu propio código.