filesystem vs LLaMa-MCP-Streamlit
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
filesystem by modelcontextprotocol | LLaMa-MCP-Streamlit by Nikunj2003 | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 85,748 | ★ 43 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 77 | 36 |
| 官方 | ✓ | — |
| 分类 | 本地文件系统开发者工具效率工具 | AI / LLM 工具开发者工具效率工具 |
| 实现语言 | TypeScript | Python |
| 最近提交 | 本月 | 15 个月前 |
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。
LLaMa-MCP-Streamlit · 概述
基于Streamlit的AI助手，通过MCP实现与LLaMa 3.3或Ollama模型的工具交互。
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
LLaMa-MCP-Streamlit · 使用场景
- 创建可通过MCP执行命令的交互式聊天界面
- 构建具有文件系统工具访问权限的自定义AI助手
- 开发具有外部工具集成功能的LLM应用程序原型
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。
LLaMa-MCP-Streamlit · 安装
安装步骤
- 克隆仓库
- 在
.env文件中设置环境变量：
```bash # NVIDIA NIM API API_ENDPOINT=https://integrate.api.nvidia.com/v1 API_KEY=your_api_key_here
# Ollama API_ENDPOINT=http://localhost:11434/v1/ API_KEY=ollama ```
- 使用Poetry安装依赖：
``bash poetry install ``
- 运行Streamlit应用：
``bash poetry run streamlit run llama_mcp_streamlit/main.py ``
要使用Claude Desktop，添加到claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"llama-mcp-streamlit": {
"command": "python",
"args": ["path/to/llama_mcp_streamlit/utils/mcp_server.py"]
}
}
}