¿Qué es mcp-ollama (~alter)?
mcp-ollama, publicado como @truealter/mcp-ollama por Alter Meridian, la empresa australiana detrás del servicio de identidad ~alter, permite que un agente en la nube como Claude Code pase trabajo rutinario a un modelo que corre en Ollama en la misma máquina. Sus diez herramientas están pensadas para tareas y no para llamadas a la API: resumir, clasificar o etiquetar, redactar según una convención, escribir docstrings y tests, revisar código, convertir un diff en un mensaje de commit o un changelog, convertir formatos y hacer que un modelo de visión describa una captura de pantalla.
Es muy nuevo y muy pequeño: creado el 1 de septiembre de 2026, Apache-2.0, TypeScript, 1 estrella en GitHub y unas 75 descargas semanales en npm. La última versión en npm es la 0.2.1, del 3 de septiembre de 2026, y figura en el registro oficial de MCP.
Cómo instalar mcp-ollama (~alter)
npx -y @truealter/mcp-ollama¿Merece la pena mcp-ollama (~alter)?
mcp-ollama responde a otra pregunta que ollama-mcp. No gestiona Ollama; le da a un agente en la nube unas manos más baratas. Las diez herramientas llevan sus propios prompts, de modo que local_diff con commit-message pide modo imperativo y un asunto de menos de 72 caracteres, y local_code ofrece docstring, test, explain, review, types, comments y refactor-suggest. La gestión de modelos se limita a local_models y local_pull. No hay herramienta de delete, copy, create ni push, así que un agente no puede borrar ni publicar tus modelos a través de él.
Las decisiones de seguridad son lo mejor, según nuestra lectura del código. Solo habla stdio y no abre ningún puerto. La API local de Ollama en el puerto 11434 no requiere autenticación, así que el servidor rechaza al arrancar cualquier OLLAMA_HOST que no sea localhost, 127.0.0.1 o ::1 salvo que se defina MCP_OLLAMA_ALLOW_REMOTE=1, lo que impide que un ajuste cambiado envíe prompts a otro sitio sin avisar. Los nombres de modelo se comprueban contra un patrón que rechaza un host de registro, porque Ollama trata un primer segmento con punto como un registro alternativo y descargaría desde él. local_vision lee imágenes desde rutas que aporta quien llama, pero solo PNG o JPEG, con un máximo de 32 MB cada una.
Los valores por defecto están pensados para una sola GPU. El modelo de texto es hermes3:8b y el de visión qwen2.5vl:7b, con el contexto de visión limitado a 8.192 tokens y el modelo retenido 30 minutos. Los topes de salida están fijados en el código (512 tokens para un mensaje de commit, 4.096 para código y transformaciones), y el README advierte de que el modelo de visión se inventa datos por debajo de unos 1.280 píxeles de ancho. No hay streaming, cola ni caché, ni soporte de Ollama Cloud.
La pega está en todo lo que rodea al código. El README está en parte desactualizado: dice que local_pull rechaza nombres con etiqueta, pero la versión publicada 0.2.1 los acepta. Buena parte del README es publicidad del producto de identidad de ~alter, y si está instalado el runtime de ~alter, el servidor añade recuentos de tokens a un archivo de tu carpeta personal. Nada sale de la máquina, pero conviene saberlo. Con una sola empresa mantenedora y casi ningún usuario, el riesgo es el abandono, no una mala ingeniería.
Dónde se gana su sitio
Un desarrollador con un plan de Claude Code medido por uso
Escribir mensajes de commit y descripciones de PR sin gastar tokens de un modelo de frontera
El agente pasa git diff --staged a local_diff con commit-message o pr-description, y hermes3:8b lo redacta en la GPU local. El modelo en la nube solo lee el resultado breve.
Un ingeniero de front-end que revisa estados de la interfaz
Saber si una captura muestra datos reales, un estado vacío o un error
local_vision envía el PNG a qwen2.5vl:7b y devuelve lo que hay en pantalla y cualquier texto recortado. Dale casi la resolución completa; no clasifica la gravedad ni aprueba el diseño.
Una responsable de soporte en una empresa de software de 20 personas
Etiquetar por área de producto un lote de tickets exportados sin enviarlos a una API en la nube
El agente recorre el archivo y llama a local_analyze con una lista fija de etiquetas; el texto de los clientes se queda en la máquina y solo las etiquetas vuelven al contexto del agente.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- ollama pull hermes3:8b y luego claude mcp add --transport stdio ollama -- npx -y @truealter/mcp-ollama. Necesita Node 18 o posterior. Usa el nombre con ámbito; el mcp-ollama sin ámbito de npm es de otro editor. Docker requiere una compilación local y MCP_OLLAMA_ALLOW_REMOTE=1.
- Integraciones
- 10 herramientas: local_generate, local_summarize, local_analyze, local_draft, local_code, local_diff, local_transform, local_models, local_pull y local_vision. Solo local_pull cambia algo en disco.
- Datos y privacidad
- Solo stdio, sin puerto ni telemetría. Solo llama a OLLAMA_HOST, loopback por defecto. local_vision puede leer cualquier ruta PNG o JPEG que reciba, hasta 32 MB. Si está instalado el runtime de ~alter, cada generación añade herramienta, modelo y recuento de tokens a ~/.local/share/alter-runtime/token-burn.jsonl. Sin avisos publicados; los informes van a security@truealter.com.
- Coste a escala
- Gratis; el coste es el tiempo de GPU. El README sugiere qwen2.5-coder:32b para revisar código, que necesita una tarjeta grande, y un modelo de 14B para prosa en una tarjeta de 16 GB.
- Límites
- Sin streaming, colas ni caché. max_tokens solo en local_generate (2.048 por defecto) y local_summarize (1.024). Contexto de visión limitado a 8.192 tokens. Solo la última versión 0.x recibe correcciones de seguridad.
Lo bueno
- Rechaza por defecto los hosts de Ollama que no son loopback
- Sin herramientas que borren, copien o publiquen modelos
- Herramientas por tarea con prompts incorporados
- Herramienta de visión local con comprobación de tipo y tamaño de archivo
Lo malo
- Una versión, 1 estrella y unas 75 descargas semanales
- README desfasado respecto al código publicado
- Topes de salida fijos en la mayoría de herramientas
- Sin Ollama Cloud, streaming ni borrado de modelos
Ideal para
Desarrolladores que pagan por token a un agente en la nube, ya ejecutan Ollama en una GPU decente y quieren que las tareas de texto rutinarias se queden en local.
Alternativas a mcp-ollama (~alter)
mcp-ollama (~alter): preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena mcp-ollama (~alter)?
- Código cuidadoso y acotado para descargar tareas baratas en un modelo local, lastrado sobre todo por ser un proyecto de dos meses con una sola estrella. Le damos un 3.5 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta mcp-ollama (~alter)?
- Gratuito y de código abierto (Apache-2.0). Solo funciona contra tu propio Ollama, así que el coste es tu hardware.
- ¿Qué inconvenientes tiene mcp-ollama (~alter)?
- Una versión, 1 estrella y unas 75 descargas semanales; rEADME desfasado respecto al código publicado; topes de salida fijos en la mayoría de herramientas; sin Ollama Cloud, streaming ni borrado de modelos.
- ¿Para quién es mcp-ollama (~alter)?
- Desarrolladores que pagan por token a un agente en la nube, ya ejecutan Ollama en una GPU decente y quieren que las tareas de texto rutinarias se queden en local.
- ¿Cuánto cuesta mcp-ollama (~alter) para un equipo o en producción?
- Gratis; el coste es el tiempo de GPU. El README sugiere qwen2.5-coder:32b para revisar código, que necesita una tarjeta grande, y un modelo de 14B para prosa en una tarjeta de 16 GB.
- ¿Es mcp-ollama (~alter) seguro para los datos de la empresa?
- Solo stdio, sin puerto ni telemetría. Solo llama a OLLAMA_HOST, loopback por defecto. local_vision puede leer cualquier ruta PNG o JPEG que reciba, hasta 32 MB. Si está instalado el runtime de ~alter, cada generación añade herramienta, modelo y recuento de tokens a ~/.local/share/alter-runtime/token-burn.jsonl. Sin avisos publicados; los informes van a security@truealter.com.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a mcp-ollama (~alter)?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Ollama MCP Server.
Respuestas comprobadas el 11 nov 2026.