Synthetic time-series test data with trend, seasonality, noise, and anomalies, for any MCP client.
Synthetic time-series test data, on demand, inside your AI client. Generate realistic series with configurable trend, seasonality, noise, anomalies, and multiple correlated streams — perfect for testing dashboards, charts, monitoring/alerting, forecasting models, and anomaly detection. Output as JSON, CSV, or SQL. Part of the fixturelab test-data tools. Its sibling SeedWeaver does…
Dedotto dai trasporti dichiarati da questo annuncio (stdio). Un client che non compare qui non è escluso — semplicemente Forge non è in grado di confermarlo.
La verifica conferma l’identità del publisher (la proprietà del repo), non la sicurezza del codice. L’analisi di sicurezza copre i CVE noti e gli script di installazione sospetti.
Forge non ha alcuna analisi registrata per questa voce, quindi non ha alcuna osservazione della sua superficie di strumenti. È assenza di prove, non prova che non esponga alcuno strumento.
Synthetic time-series test data, on demand, inside your AI client. Generate realistic series with configurable trend, seasonality, noise, anomalies, and multiple correlated streams — perfect for testing dashboards, charts, monitoring/alerting, forecasting models, and anomaly detection. Output as JSON, CSV, or SQL. Part of the fixturelab test-data tools. Its sibling SeedWeaver does relational/database test data. LLMs are unreliable at hand-generating coherent time-series — trends drift,…