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

~alter mcp-ollama

โดย true-alterรุ่น 0.2.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.true-alter/mcp-ollama

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Wraps local Ollama models so bulk generation runs on your own hardware, not a paid API.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ollama": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@truealter/mcp-ollama"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add ollama -- npx -y @truealter/mcp-ollama

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "ollama": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@truealter/mcp-ollama"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "ollama": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@truealter/mcp-ollama"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub true-alter ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

~alter mcp-ollama ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Qemu MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Qemu MCP

โดย 0xmortuex

Boot and drive QEMU VMs from an AI agent: keys, screenshots, serial. No guest agent.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

~alter mcp-ollama

Hands the work that shouldn't leave your machine to the model already sitting on it

What it does · Install · The tools · Why this sits under ~alter

What is mcp-ollama?

An MCP server that hands work to Ollama on the same machine and passes the answer back. Ten tools over stdio. Your client calls one of them, Ollama does the generating on your own GPU, and nothing is charged to an API account.

Most of a working session is mechanical. Docstrings, commit messages, PR descriptions, changelog entries, classification and tagging, summarising a long file, converting one format into another, and having a small vision model look at a screenshot and report what's on screen. None of that needs a frontier model, and most of it gets one anyway, because that's what your client already has an API key for.

Hand it a staged diff and a commit message comes back. Hand it a chunk of source and you get a docstring, a test stub or a set of type annotations. All ten tools, and what each one takes, are in the tools.

The orchestrator decides what gets routed here. This server makes no judgement about what belongs local, and it doesn't stream, queue or cache. It keeps nothing between calls beyond a random identifier for the process it's running in.

It depends on two things and ships neither. Node 18 or newer runs it, and a running Ollama with at least one model pulled does the actual generating. There are no weights in this repository and no download of weights at install time. The default model is hermes3:8b, which you can override per call or per environment.

Why this sits under ~alter

You already decided that some work stays here. That's why there's a model on this disk, pulled once and left there, instead of an API key doing the same job from a datacentre you'll never see. ~alter starts from the same decision and points it at the other thing that leaves your machine constantly, which is the record of who you are.

Nothing on this machine answers that well today. Your account is a password at a login screen and a token in a config file, and each of those checks one moment and then stops looking. The years of work that actually say who you are sit outside anything either of them can see. An agent commits under your name now, in your editor, and when somebody asks later who allowed that, there's no answer written down anywhere.

~alter answers that with a handle. ~yourname, one of them, carrying a record built out of work you actually did. A client speaking the protocol picks it up without being configured again, much the way this server picks up a model you pulled once and left on the disk.

You bought hardware to stop paying per call. On that record the per-call money runs the other way. The bare fact that you exist is free for anyone to check, depth past that is charged to whoever wants it, and you're the one who decides which readers reach which depth.

None of it is needed here. mcp-ollama has no login and asks for no handle, and it behaves the same whether you hold one or not. There's one small wire between them and it's worth naming plainly. If the ~alter runtime happens to be installed on this machine, every local generation appends a single line to a file in your own home directory, recording that the work ran here at no API cost. That line never goes anywhere, and if the runtime isn't installed no line gets written at all.

I want to know more Your friends do not know you from a login. Neither does your family, or the people you work with, or your sports team. They know who you are from how you have shown up, over years. You may look and sound nothing like you did ten years ago and it is still you. Software still asks the narrow question. A password at the login screen. A token in the app. Each one checks whether this is the right person, right now, at this exact spot, and then looks away. Everything in between is invisible to it, and that is almost all of your life. The AI tools made it worse, because one of them writes in your name now, and when somebody asks who allowed it, there is no answer anywhere on this machine. One name, and the record under it is yours. ~yourname works at every tool that speaks the protocol, so nothing is set up twice and there is no key to paste, at any point. What is in the record was read from what you did, not typed into a box by you or guessed at by a model. You can cut off access to any of it with one command. No form, no review. Being read pays you. Anyone can check for free that your handle exists. Reading further, past the fact of you, costs the reader money, that money goes to you, and you decide who gets to read what. Collectives hold a record on the same terms, because it is one record at every scale and the same form holds you, your team, and your country. A union, a club, a trade body, or a group of people who have never met can vouch for their own members and be read the same way you are. Threads are how you get somewhere. A thread is something you are working towards. You take one on yourself, or ~Alter plants one from what it can already see, or a collective confers one on you. What gets read is the trail you leave while you are doing it, never a certificate at the end. All of that is the short version of an argument set out properly, in eight chapters at truealter.com/origin . Its seventy-six predictions were each written so the data could come back and say no. Five of them did, and those five are still published alongside the rest.

I want to check it myself

None of it needs taking on trust. Hand this to the AI you already use and let it take you through in your own words.

Go to truealter.com, find the genesis and the origin papers, and read all of

them. Then start a discussion with me in my own language, no jargon.

Ask me one question at a time and wait for my answer. Follow what I am curious about, not the order the site is written in.

Do not only read the pages. Connect to their interface directly and call get_started. That tells you where I am and what comes next, and we work the rest of this from there.

If I have a ~handle I will give it to you. If I do not and I decide I want one, set it up with me here.

What I want to understand is what ~Alter is, how it applies to me, and what it means for everyone else. Find me somewhere in it, and not the version written for people who work in technology. Find the life nearest mine and walk me through it, including what it would cost me.

Try to prove them wrong. Go and find where they show their working, and if something is unclear or does not hold up, say so.

The ~alter command line is where a person meets ~alter, and this isn't that. mcp-ollama has no command of its own worth typing and never asks you to log in to anything. It's a process your MCP client starts and stops, and it happens to be maintained by the same people.

Install

npm install -g @truealter/mcp-ollama

That puts one command on your PATH, mcp-ollama, which is the process your client launches. The package ships the build already done, so there is no compile step and no toolchain to have installed first. CI builds it against Node 18, 20 and 22 before publish, so anything in that range is known to work at runtime.

If you would rather install nothing at all, npx -y @truealter/mcp-ollama fetches it on first use and runs the same process. That is the form used in the client configuration below.

The scoped name is the one to type. The unscoped mcp-ollama on the public registry belongs to an unrelated publisher and is not this package.

Nothing is installed as a service and nothing runs in the background. Your client starts the process when it needs it and stops it when it is done.

Routing your first job

1. Pull the model it reaches for by default
ollama pull hermes3:8b

That's the default this server reaches for when a tool call doesn't name a model. It's quick and it's honest at classification, tagging and short generations. Heavier models are worth having for code work, and choosing a model covers when to bother.

2. Register the server with your client
claude mcp add --transport stdio ollama -- npx -y @truealter/mcp-ollama

If you installed globally, -- mcp-ollama works just as well and skips the fetch. Cursor, Cline and anything else MCP-aware take the same shape in their own config. The client launches the process; you never run it by hand except to debug, and if you do, it sits there waiting on stdin, which is correct rather than broken.

3. Ask your client what is on the host
List the models on the local Ollama host.

Say that to your client in whatever words you like. It resolves to local_models, which reads Ollama's tag list and reports each model's size, parameter count, quantisation and family. If what you just pulled comes back, the wire is good end to end.

4. Hand it a diff and ask for a commit message
git diff --staged

Hand that output to your client and ask for a commit message. It routes to local_diff with commit-message, which prompts for imperative mood, a subject under 72 characters and a body explaining why rather than what. Nothing about that needed a frontier model, and now it doesn't use one.

The tools

ToolWhat it does
local_generateFree-form generation with your own system prompt, temperature and token ceiling
local_summarizeSummarise bulk text as bullets, a paragraph or one line, optionally focused on a theme
local_analyzeStructure pulled out of text, classification, entities or tags, in an output shape you name
local_draftFormulaic prose against a convention you supply
local_codedocstring, test, explain, review, types, comments or refactor-suggest over a chunk of source
local_diffcommit-message, pr-description, changelog, summary or impact from a diff
local_transformMechanical pattern transforms, format conversions, renames and syntax migrations
local_modelsWhat's on this Ollama host, with sizes and quantisation
local_pullPull a model onto this host by name, untagged names only
local_visionHave a vision model look at screenshots and report see, emptystate or legibility

Ten of them, and the full schemas come over MCP introspection, so any MCP-aware client enumerates them without being told.

Two take a max_tokens argument. local_generate defaults to 2048 and local_summarize to 1024. The rest set their own ceiling in code, 4096 for local_code and local_transform, 2048 for local_analyze and most of local_diff, 512 for a commit message, 1024 for local_draft. If output comes back cut short on one of those, split the input rather than hunting for a parameter that isn't there. Temperature is exposed on local_generate only.

local_vision is the odd one and worth a note. It reads pixels and reports what is on screen, whether the main content area holds real data or an error, which regions exist, what text

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx