Was ist mcp-ollama (~alter)?
mcp-ollama, als @truealter/mcp-ollama veröffentlicht von Alter Meridian, der australischen Firma hinter dem Identitätsdienst ~alter, lässt einen Cloud-Agenten wie Claude Code Routinearbeit an ein Modell abgeben, das in Ollama auf demselben Rechner läuft. Seine zehn Tools sind nach Aufgaben geschnitten, nicht nach API-Aufrufen: zusammenfassen, klassifizieren oder taggen, nach einer Konvention entwerfen, Docstrings und Tests schreiben, Code prüfen, einen Diff in eine Commit-Message oder einen Changelog verwandeln, Formate umwandeln und ein Vision-Modell einen Screenshot beschreiben lassen.
Es ist sehr neu und sehr klein: angelegt am 1. September 2026, Apache-2.0, TypeScript, 1 GitHub-Stern und rund 75 npm-Downloads pro Woche. Die neueste npm-Version ist 0.2.1 vom 3. September 2026, und es steht in der offiziellen MCP-Registry.
mcp-ollama (~alter) installieren
npx -y @truealter/mcp-ollamaLohnt sich mcp-ollama (~alter)?
mcp-ollama beantwortet eine andere Frage als ollama-mcp. Es verwaltet Ollama nicht, sondern gibt einem Cloud-Agenten ein günstigeres Paar Hände. Die zehn Tools bringen eigene Prompts mit, sodass local_diff mit commit-message Imperativ und eine Betreffzeile unter 72 Zeichen verlangt, und local_code bietet docstring, test, explain, review, types, comments und refactor-suggest. Die Modellverwaltung beschränkt sich auf local_models und local_pull. Es gibt kein Tool für delete, copy, create oder push, ein Agent kann darüber also keine Modelle entfernen oder veröffentlichen.
Die Sicherheitsentscheidungen sind nach unserer Lektüre des Quellcodes das Beste daran. Es spricht nur stdio und öffnet keinen Port. Ollamas lokale API auf Port 11434 verlangt keine Authentifizierung, deshalb verweigert der Server beim Start jeden OLLAMA_HOST außer localhost, 127.0.0.1 oder ::1, sofern nicht MCP_OLLAMA_ALLOW_REMOTE=1 gesetzt ist. Das verhindert, dass eine geänderte Einstellung Prompts unbemerkt anderswohin schickt. Modellnamen werden gegen ein Muster geprüft, das einen Registry-Host ablehnt, weil Ollama ein erstes Segment mit Punkt als alternative Registry behandelt und von dort herunterladen würde. local_vision liest Bilddateien aus Pfaden, die der Aufrufer angibt, aber nur PNG oder JPEG mit höchstens 32 MB pro Datei.
Die Standardwerte sind auf eine einzelne GPU zugeschnitten. Das Textmodell ist hermes3:8b, das Vision-Modell qwen2.5vl:7b, der Vision-Kontext ist auf 8.192 Tokens begrenzt und das Modell bleibt 30 Minuten geladen. Ausgabegrenzen stehen fest im Code (512 Tokens für eine Commit-Message, 4.096 für Code und Umwandlungen), und das README warnt, dass das Vision-Modell unter etwa 1.280 Pixeln Breite Daten erfindet. Es gibt kein Streaming, keine Warteschlange und keinen Cache und keine Unterstützung für Ollama Cloud.
Der Haken liegt in allem rund um den Code. Das README ist teilweise veraltet: Es sagt, local_pull lehne Namen mit Tag ab, doch die veröffentlichte Version 0.2.1 akzeptiert sie. Ein großer Teil des README wirbt für ~alters Identitätsprodukt, und wenn die ~alter-Runtime installiert ist, hängt der Server Token-Zahlen an eine Datei in deinem Home-Verzeichnis an. Nichts verlässt den Rechner, aber man sollte es wissen. Mit einer einzigen Firma als Betreuer und fast keinen Nutzern liegt das Risiko eher in der Aufgabe des Projekts als in schlechter Technik.
Wo es sich lohnt
Ein Entwickler mit einem nutzungsabhängig abgerechneten Claude-Code-Tarif
Commit-Messages und PR-Beschreibungen schreiben, ohne Tokens eines Frontier-Modells zu verbrauchen
Der Agent gibt git diff --staged an local_diff mit commit-message oder pr-description, und hermes3:8b entwirft den Text auf der lokalen GPU. Das Cloud-Modell liest nur das kurze Ergebnis.
Eine Frontend-Entwicklerin, die UI-Zustände prüft
Herausfinden, ob ein Screenshot echte Daten, einen leeren Zustand oder einen Fehler zeigt
local_vision schickt das PNG an qwen2.5vl:7b und meldet, was zu sehen ist und welcher Text abgeschnitten ist. Fast volle Auflösung verwenden; es bewertet keine Schwere und gibt kein Design frei.
Ein Support-Leiter in einer Softwarefirma mit 20 Leuten
Einen Stapel exportierter Tickets nach Produktbereich taggen, ohne sie an eine Cloud-API zu schicken
Der Agent geht die Datei durch und ruft local_analyze mit einer festen Tag-Liste auf; Kundentexte bleiben auf dem Rechner, nur die Labels kommen in den Kontext des Agenten zurück.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- ollama pull hermes3:8b, dann claude mcp add --transport stdio ollama -- npx -y @truealter/mcp-ollama. Braucht Node 18 oder neuer. Den Namen mit Scope verwenden; das mcp-ollama ohne Scope auf npm gehört einem anderen Herausgeber. Docker braucht einen lokalen Build und MCP_OLLAMA_ALLOW_REMOTE=1.
- Integrationen
- 10 Tools: local_generate, local_summarize, local_analyze, local_draft, local_code, local_diff, local_transform, local_models, local_pull und local_vision. Nur local_pull ändert etwas auf der Platte.
- Daten und Datenschutz
- Nur stdio, kein Port, keine Telemetrie. Ruft nur OLLAMA_HOST auf, standardmäßig Loopback. local_vision kann jeden PNG- oder JPEG-Pfad lesen, den es bekommt, bis 32 MB. Ist die ~alter-Runtime installiert, hängt jede Generierung Tool, Modell und Token-Zahlen an ~/.local/share/alter-runtime/token-burn.jsonl an. Keine veröffentlichten Sicherheitshinweise; Meldungen an security@truealter.com.
- Kosten im großen Maßstab
- Kostenlos; die Kosten sind GPU-Zeit. Das README empfiehlt qwen2.5-coder:32b für Code-Reviews, was eine große Karte braucht, und ein 14B-Modell für Prosa auf einer 16-GB-Karte.
- Grenzen
- Kein Streaming, keine Warteschlange, kein Cache. max_tokens nur bei local_generate (Standard 2.048) und local_summarize (1.024). Vision-Kontext auf 8.192 Tokens begrenzt. Nur die neueste 0.x-Version erhält Sicherheitsfixes.
Was gut ist
- Lehnt standardmäßig Ollama-Hosts ab, die kein Loopback sind
- Keine Tools, die Modelle löschen, kopieren oder veröffentlichen
- Aufgabenbezogene Tools mit eingebauten Prompts
- Lokales Vision-Tool mit Prüfung von Dateityp und Größe
Was nicht
- Eine Version, 1 Stern und rund 75 Downloads pro Woche
- README passt nicht zum veröffentlichten Code
- Feste Ausgabegrenzen bei den meisten Tools
- Kein Ollama Cloud, kein Streaming, kein Löschen von Modellen
Am besten für
Entwickler, die einen Cloud-Agenten pro Token bezahlen, Ollama schon auf einer ordentlichen GPU betreiben und Routinearbeit mit Text lokal halten wollen.
Alternativen zu mcp-ollama (~alter)
mcp-ollama (~alter): häufige Fragen
- Lohnt sich mcp-ollama (~alter)?
- Sorgfältiger, schmaler Code, um billige Kleinarbeit an ein lokales Modell abzugeben, gebremst vor allem dadurch, dass das Projekt zwei Monate alt ist und einen Stern hat. Wir bewerten es mit 3.5 von 5.
- Was kostet mcp-ollama (~alter)?
- Kostenlos und Open Source (Apache-2.0). Läuft nur gegen dein eigenes Ollama, die Kosten sind also deine Hardware.
- Welche Nachteile hat mcp-ollama (~alter)?
- Eine Version, 1 Stern und rund 75 Downloads pro Woche; README passt nicht zum veröffentlichten Code; Feste Ausgabegrenzen bei den meisten Tools; Kein Ollama Cloud, kein Streaming, kein Löschen von Modellen.
- Für wen eignet sich mcp-ollama (~alter)?
- Entwickler, die einen Cloud-Agenten pro Token bezahlen, Ollama schon auf einer ordentlichen GPU betreiben und Routinearbeit mit Text lokal halten wollen.
- Was kostet mcp-ollama (~alter) für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Kostenlos; die Kosten sind GPU-Zeit. Das README empfiehlt qwen2.5-coder:32b für Code-Reviews, was eine große Karte braucht, und ein 14B-Modell für Prosa auf einer 16-GB-Karte.
- Ist mcp-ollama (~alter) sicher für Firmendaten?
- Nur stdio, kein Port, keine Telemetrie. Ruft nur OLLAMA_HOST auf, standardmäßig Loopback. local_vision kann jeden PNG- oder JPEG-Pfad lesen, den es bekommt, bis 32 MB. Ist die ~alter-Runtime installiert, hängt jede Generierung Tool, Modell und Token-Zahlen an ~/.local/share/alter-runtime/token-burn.jsonl an. Keine veröffentlichten Sicherheitshinweise; Meldungen an security@truealter.com.
- Was sind die besten Alternativen zu mcp-ollama (~alter)?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Ollama MCP Server.
Antworten geprüft am 11. Nov. 2026.