Train-in-Silence vs filesystem
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
Train-in-Silence by hlpun | filesystem by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 68 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 46 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | AI / LLM 工具开发者工具运维基建 | 本地文件系统开发者工具效率工具 |
| 实现语言 | Python | TypeScript |
| 最近提交 | 本月 | 本月 |
Train-in-Silence · 概述
任务感知的MCP服务器，可在10+云提供商间计算LLM微调的最佳GPU配置。
filesystem · 概述
功能丰富的文件系统操作 MCP 服务器，具有动态目录访问控制功能。
Train-in-Silence · 使用场景
- LLM研究人员为模型训练选择成本效益高的GPU选项
- 开发人员在云提供商间优化微调工作流
- 团队在开始训练项目前比较GPU性能和成本
filesystem · 使用场景
- 使 AI 模型能够读取和写入项目文件进行开发
- 允许 Claude 或其他 MCP 客户端浏览和分析代码库
- 为内容生成提供对特定目录的安全沙盒访问
Train-in-Silence · 安装
安装
选项A：Claude Code（推荐）
pip install train-in-silence
claude mcp add tis --scope user -- tis-mcp选项B：命令行界面
pip install train-in-silence选项C：API服务器
uvicorn tis.api.server:appClaude Desktop配置
添加到claude_desktop_config.json中：
{
"mcpServers": {
"tis": {
"command": "python",
"args": ["-m", "tis.mcp"]
}
}
}filesystem · 安装
安装
使用 NPX
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/path/to/allowed/directory"
]
}
}
}使用 Docker
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--mount", "type=bind,src=/path/to/allowed/dir,dst=/projects/allowed/dir",
"mcp/filesystem",
"/projects"
]
}
}
}VS Code 扩展
点击 README 中的安装按钮直接在 VS Code 中安装。