// SCAN REPORT

DoWhy MCP v2 0

126 tools. 90 can modify or destroy data without limits.

90 write tools that can modify data. Rate limits recommended.

Last updated:

90 can modify or destroy data
36 read-only
126 tools total

Community server · catalogue entry verified 29/06/2026

How to control DoWhy MCP v2 0 ↓

TOOL MAP

What DoWhy MCP v2 0 exposes to your agents

Read (36) Write / Execute (90) Destructive / Financial (0)

Running more than one server? Check your whole stack →

MOST DANGEROUS TOOLS
High Risk

The most dangerous DoWhy MCP v2 0 tools

Execute · Medium backdoor_estimator The tool runs a causal effect estimation algorithm (backdoor adjustment) on data. Execute · Medium bootstrap_refuter This tool executes a statistical resampling (bootstrap) procedure to test/refute a causal estimate. Execute · Medium causal_mechanism_learner This tool runs a causal mechanism learning algorithm using the DoWhy library. Execute · Medium causalml_estimator This tool executes a causal effect estimation computation by integrating DoWhy and CausalML libraries.

90 of DoWhy MCP v2 0's 126 tools can modify, destroy, or commit something on every call — and an agent calls them with no built-in limits.

POLICY

How to control DoWhy MCP v2 0

PolicyLayer is an MCP gateway — it sits between your AI agents and DoWhy MCP v2 0, and nothing reaches the server without passing your rules. These are the rules we recommend:

Rate limit write operations
{
  "additive_noise_model_gcm": {
    "limits": [
      {
        "counter": "additive_noise_model_gcm_per_hour",
        "window": "hour",
        "max": 30,
        "scope": "grant"
      }
    ]
  }
}

Prevents bulk unintended modifications from agents caught in loops.

Cap read operations
{
  "anomaly_attribution_analyzer": {
    "limits": [
      {
        "counter": "anomaly_attribution_analyzer_per_minute",
        "window": "minute",
        "max": 60,
        "scope": "grant"
      }
    ]
  }
}

Controls API costs and prevents retry loops from exhausting upstream rate limits.

  1. Create a free account and register DoWhy MCP v2 0 — nothing to install.
  2. Add these rules — paste them, or build them visually. Tune the limits to your setup.
  3. Point your MCP client (Claude, Cursor, anything) at your gateway URL.
ENFORCE POLICY ON DOWHY MCP V2 0 →

Instant setup, no code required.

FULL CATALOGUE

All 126 DoWhy MCP v2 0 tools

EXECUTE 33 tools
Execute backdoor_estimator 使用 DoWhy 原生后门调整方法估计因果效应 Execute bootstrap_refuter 使用 DoWhy 自举法反驳方法 Execute causal_mechanism_learner 使用 DoWhy 学习因果机制 Execute causalml_estimator 使用 DoWhy + CausalML 集成方法估计因果效应 Execute counterfactual_samples_gcm 使用 DoWhy GCM 生成反事实样本 Execute data_subset_refuter 使用 DoWhy 数据子集反驳方法 Execute distance_matching_estimator 使用 DoWhy 原生距离匹配方法估计因果效应 Execute doubly_robust_estimator 使用 DoWhy 原生双重稳健方法估计因果效应 Execute dowhy_backdoor_estimator dowhy_backdoor_estimator Execute dowhy_comprehensive_estimator 使用多种 DoWhy 方法进行综合因果效应估计 Execute draw_samples_from_gcm 使用 DoWhy GCM 从拟合的模型中采样 Execute dummy_outcome_refuter 使用 DoWhy 虚拟结果反驳方法 Execute econml_estimator 使用 DoWhy + EconML 集成方法估计因果效应 Execute estimate_shapley_values_gcm 使用 DoWhy GCM 估计Shapley值 Execute fcm_discovery 使用 DoWhy 发现函数因果模型 Execute fit_and_compute_mse_gcm 使用 DoWhy GCM 拟合模型并计算MSE Execute gaussian_mixture_density_estimation_gcm 使用 DoWhy GCM 高斯混合密度估计 Execute generalized_linear_model_estimator 使用 DoWhy 原生广义线性模型估计因果效应 Execute ges_algorithm 使用 DoWhy 和 causal-learn 运行 GES 算法进行因果发现 Execute intervention_simulator 使用 DoWhy 模拟多种干预效果 Execute interventional_samples_gcm 使用 DoWhy GCM 生成干预样本 Execute isolation_forest_scorer_gcm 使用 DoWhy GCM 孤立森林异常评分器 Execute mechanism_change_test_gcm 使用 DoWhy GCM 测试机制变化 Execute one_class_svm_scorer_gcm 使用 DoWhy GCM 单类SVM异常评分器 Execute pc_algorithm 使用 DoWhy 和 causal-learn 运行 PC 算法进行因果发现 Execute placebo_treatment_refuter 使用 DoWhy 安慰剂治疗反驳方法 Execute population_counterfactual 使用 DoWhy 分析人群反事实结果 Execute propensity_score_stratification_estimator 使用 DoWhy 原生倾向得分分层方法估计因果效应 Execute propensity_score_weighting_estimator 使用 DoWhy 原生倾向得分加权方法估计因果效应 Execute random_common_cause_refuter 使用 DoWhy 随机共同原因反驳方法 Execute refutation_test_suite 使用 DoWhy 运行全面的反驳测试套件 Execute refute_causal_structure_gcm 使用 DoWhy GCM 反驳因果结构 Execute refute_invertible_model_gcm 使用 DoWhy GCM 反驳可逆模型假设
WRITE 57 tools
Write additive_noise_model_gcm 使用 DoWhy GCM 创建加性噪声模型 Write anomaly_scores_gcm 使用 DoWhy GCM 计算异常分数 Write assign_causal_mechanisms 使用 DoWhy GCM 自动分配因果机制 Write attribute_anomalies_gcm 使用 DoWhy GCM 进行异常归因分析 Write bayesian_gaussian_mixture_gcm 使用 DoWhy GCM 贝叶斯高斯混合分布 Write causal_graph_builder 使用 DoWhy 构建因果图 Write classifier_fcm_gcm 使用 DoWhy GCM 创建分类器功能因果模型 Write config_disable_progress_bars_gcm 使用 DoWhy GCM 配置进度条显示 Write create_categorical_distribution_gcm 使用 DoWhy GCM 创建分类分布 Write create_discrete_density_estimator_gcm 使用 DoWhy GCM 创建离散密度估计器 Write create_elastic_net_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建弹性网络回归器 Write create_extra_trees_classifier_gcm 使用 DoWhy GCM 创建极端随机树分类器 Write create_extra_trees_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建极端随机树回归器 Write create_gaussian_density_estimator_gcm 使用 DoWhy GCM 创建高斯密度估计器 Write create_gaussian_nb_classifier_gcm 使用 DoWhy GCM 创建高斯朴素贝叶斯分类器 Write create_gaussian_process_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建高斯过程回归器 Write create_gradient_boosting_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建梯度提升回归器 Write create_histogram_density_estimator_gcm 使用 DoWhy GCM 创建直方图密度估计器 Write create_kernel_density_estimator_2d_gcm 使用 DoWhy GCM 创建二维核密度估计器 Write create_knn_classifier_gcm 使用 DoWhy GCM 创建K近邻分类器 Write create_knn_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建K近邻回归器 Write create_lasso_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建Lasso回归器 Write create_linear_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建线性回归器 Write create_logistic_regression_classifier_gcm 使用 DoWhy GCM 创建逻辑回归分类器 Write create_normal_distribution_gcm 使用 DoWhy GCM 创建正态分布 Write create_polynom_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建多项式回归器 Write create_random_forest_classifier_gcm 使用 DoWhy GCM 创建随机森林分类器 Write create_random_forest_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建随机森林回归器 Write create_ridge_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建Ridge回归器 Write create_sklearn_classifier_gcm 使用 DoWhy GCM 创建Sklearn分类器包装器 Write create_sklearn_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建Sklearn回归器包装器 Write create_support_vector_classifier_gcm 使用 DoWhy GCM 创建支持向量分类器 Write create_support_vector_regressor_gcm 使用 DoWhy GCM 创建支持向量回归器 Write create_uniform_distribution_gcm 使用 DoWhy GCM 创建均匀分布 Write direct_causal_influence 使用 DoWhy 测量直接因果影响 Write discrete_additive_noise_model_gcm 使用 DoWhy GCM 创建离散加性噪声模型 Write empirical_distribution_gcm 使用 DoWhy GCM 经验分布建模 Write falsify_graph_gcm 使用 DoWhy GCM 验证图结构 Write fit_gcm_model 使用 DoWhy GCM 拟合因果模型 Write geometric_median_gcm 使用 DoWhy GCM 计算几何中位数 Write graphical_causal_model_builder 使用 DoWhy 构建图形因果模型 Write instrumental_variable_estimator 使用 DoWhy 原生工具变量方法估计因果效应 Write intrinsic_causal_influence_gcm 使用 DoWhy GCM 计算内在因果影响 Write kernel_density_estimation_gcm 使用 DoWhy GCM 核密度估计 Write mechanism_attribution 使用 DoWhy 进行机制归因 Write model_specification_builder 构建完整的模型规范 Write post_nonlinear_model_gcm 使用 DoWhy GCM 创建后非线性模型 Write propensity_score_estimator 使用 DoWhy 原生倾向得分方法估计因果效应 Write regression_discontinuity_estimator 使用 DoWhy 原生回归不连续方法估计因果效应 Write scenario_comparator 使用 DoWhy 比较不同场景 Write scipy_distribution_gcm 使用 DoWhy GCM Scipy分布建模 Write set_random_seed_gcm 使用 DoWhy GCM 设置随机种子 Write stability_analyzer 使用 DoWhy 分析估计的稳定性 Write structural_causal_model_builder 使用 DoWhy GCM 构建结构因果模型 Write two_stage_regression_estimator 使用 DoWhy 原生两阶段回归方法估计因果效应（前门调整） Write unit_change_gcm 使用 DoWhy GCM 分析单位变化 Write what_if_analyzer 使用 DoWhy 分析假设场景
READ 36 tools
Read anomaly_attribution_analyzer 使用 DoWhy 进行异常归因分析 Read arrow_strength_gcm 使用 DoWhy GCM 计算箭头强度（因果影响强度） Read auto_estimate_kl_divergence_gcm 使用 DoWhy GCM 自动估计KL散度 Read average_causal_effect_gcm 使用 DoWhy GCM 估计平均因果效应 Read causal_chain_tracer 使用 DoWhy 追踪因果链 Read causal_contribution_analysis 使用 DoWhy 分析因果贡献 Read causal_graph_validator 使用 DoWhy 验证因果图 Read confidence_intervals_gcm 使用 DoWhy GCM 计算置信区间 Read counterfactual_fairness 使用 DoWhy 分析反事实公平性 Read distribution_change_attribution 使用 DoWhy 归因分布变化的根本原因 Read distribution_change_gcm 使用 DoWhy GCM 分析分布变化 Read e_value_analyzer 使用DoWhy进行E-value敏感性分析 Read estimate_entropy_gcm 使用 DoWhy GCM 估计熵 Read estimate_variance_gcm 使用 DoWhy GCM 估计方差 Read evaluate_causal_model_gcm 使用 DoWhy GCM 评估因果模型 Read event_attribution_analyzer 使用 DoWhy 分析事件归因 Read feature_relevance_gcm 使用 DoWhy GCM 分析特征相关性 Read get_noise_dependent_function_gcm 使用 DoWhy GCM 获取噪声依赖函数 Read get_ordered_predecessors_gcm 使用 DoWhy GCM 获取节点的有序前驱 Read independence_test_gcm 使用 DoWhy GCM 独立性检验 Read individual_counterfactual 使用 DoWhy 估计个体反事实结果 Read inverse_density_scorer_gcm 使用 DoWhy GCM 逆密度异常评分器 Read is_leaf_node_gcm 使用 DoWhy GCM 检查节点是否为叶节点 Read is_root_node_gcm 使用 DoWhy GCM 检查节点是否为根节点 Read mean_deviation_scorer_gcm 使用 DoWhy GCM 均值偏差异常评分器 Read median_deviation_scorer_gcm 使用 DoWhy GCM 中位数偏差异常评分器 Read path_specific_effects 使用 DoWhy 分析路径特定效应 Read rca_scorer_gcm 使用 DoWhy GCM RCA异常评分器 Read root_cause_identifier 使用 DoWhy 识别问题的根本原因 Read rosenbaum_bounds_analyzer 使用 DoWhy 进行 Rosenbaum 界限敏感性分析 Read shapley_value_attribution 使用 DoWhy 进行特征归因分析 Read tipping_point_analyzer 使用 DoWhy 找到因果结论改变的临界点 Read topological_sort_gcm 使用 DoWhy GCM 对因果图进行拓扑排序 Read total_causal_influence 使用 DoWhy 测量总因果影响（直接+间接） Read unobserved_confounder_analyzer 使用 DoWhy 分析未观测混杂因子的影响 Read validate_causal_dag_gcm 使用 DoWhy GCM 验证因果DAG
FAQ

Questions about DoWhy MCP v2 0

How do I prevent bulk modifications through DoWhy MCP v2 0? +

The DoWhy MCP v2 0 server has 57 write tools including additive_noise_model_gcm, anomaly_scores_gcm, assign_causal_mechanisms. Set a rate limit in your policy -- for example, 10 calls per hour prevents an agent from making more than 10 modifications per hour. PolicyLayer enforces this at the gateway, before calls reach DoWhy MCP v2 0.

How many tools does the DoWhy MCP v2 0 MCP server expose? +

126 tools across 2 categories: Read, Write. 36 are read-only. 90 can modify, create, or delete data.

How do I enforce a policy on DoWhy MCP v2 0? +

Register the DoWhy MCP v2 0 MCP server in PolicyLayer, apply the suggested rules above (adjust the limits to your use case), and point your AI client at the PolicyLayer proxy URL instead of the server directly. Your agents keep the same tools; PolicyLayer evaluates every call against policy before it executes. Nothing to install, live in minutes.

Enforce policy on every DoWhy MCP v2 0 tool call.

Deterministic rules across all 126 DoWhy MCP v2 0 tools. Per-identity grants. Full audit log. Live in minutes. Nothing to install.

ENFORCE POLICY ON DOWHY MCP V2 0 →

Instant setup, no code required.

126 DoWhy MCP v2 0 tools catalogued and risk-classified — across an index of 43,000+ MCP servers.

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