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MCP Server 选型对比

把评分、权限、风险和适用场景放在同一张表里，快速判断哪个更适合你。

对比维度LLM Checker MCP Server根据本机硬件选择并管理本地 LLM。MartinLoop MCP Server为 AI 编码代理提供预算、验证与回滚的治理控制层
FMRS50 / 100 · D79 / 100 · B
可靠性7 / 2012 / 20
安全与权限8 / 2018 / 20
维护活跃度8 / 2016 / 20
文档质量14 / 2018 / 20
安装易用性13 / 2015 / 20
适合谁
  • 希望在本地运行 LLM 的开发者
  • 需要硬件感知模型选择和 Ollama 管理的用户
  • 需要确定性评分、校准路由或策略审计的团队
  • 需要在运行前执行结构安全检查的用户
  • 需要规模化运行 AI 编码代理并控制成本的工程团队
  • 需要可审计、可回滚代理执行记录的平台/平台工程团队
  • 同时使用 Claude、Codex、Gemini 等多种代理并希望统一治理流程的组织
不适合谁
  • 不使用 Node.js 或本地 Ollama 的用户
  • 需要云端模型托管而非本地推理的场景
  • 需要对模型行为、来源或权重投毒进行完整安全保证的场景
  • 需要超出 MCP 暴露 allowlist 的任意系统命令执行的场景
  • 只需要单个简单代码补全、不需要运行治理的开发者
  • 无法接受本地 JSONL 运行记录存储与 HMAC 签名机制的团队
  • 不使用受支持 CLI 适配器（Claude/Codex/Gemini/direct-provider/verifier-only）的环境
所需权限
  • 读取本机 CPU、GPU、内存和加速后端信息
  • 访问本地 Ollama 模型目录和运行中的 Ollama 环境
  • 根据调用的工具读写模型、下载模型、运行提示词或删除模型
  • 在项目推荐和模型验证场景中读取指定项目目录或模型文件
  • 执行 LLM Checker allowlist 中的 CLI 命令
  • 对指定仓库根目录的读写权限（可用 --allow-path/--deny-path 限制写入范围）
  • 调用所选代理 CLI（Claude/Codex/Gemini 等）及其底层模型账号的权限
  • 本地磁盘写入运行记录、回执与 share 输出（share/run-receipt. 等）
  • 执行用户配置的验证命令（如 npm test）
风险与副作用
  • ollama_pull 会下载模型并消耗网络流量和磁盘空间。
  • ollama_remove 会删除本地模型并释放其占用的磁盘空间。
  • ollama_run 和 cli_exec 会在本机运行命令或模型工作流，应审查提示词和参数。
  • 结构验证仅说明文件结构可安全加载，不代表模型行为、来源或权重没有问题。
  • 超过 3 GiB 的文件可能超出 WASM32 验证内存上限并返回不可验证结果。
  • 验证命令会被执行，恶意或不当的验证命令可能带来安全风险（MartinLoop 会预检策略，但仍需谨慎配置）
  • 预算与用量数据可能仅为估算值（标注为 estimated），不应作为最终账务依据
  • 回执完整性必须为 verified 才能作为可信证据；回滚证据缺失时标注为 EVIDENCE_BOUNDARY
  • 策略默认来自 martin.config.yaml，CLI 标志可覆盖，误配置可能放宽安全边界
支持客户端Claude Code, Codex, Grok, Kimi Code, Cursor, Windsurf, Gemini CLIClaude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, VS Code, GitHub Copilot, Continue
工具能力280