ai-vendor-data-trust-index
Source-cited data-handling comparison of 11 AI vendors: training, retention, opt-out.
사용해야 할까요
품질 및 안전성
A
도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.
컨텍스트 비용
~233토큰 (도구 정의)
~336 B일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.18%)
이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.
설치
원클릭 설치
`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"ai-vendor-data-trust-index": {
"url": "https://trust.oscar-lopez.com/mcp"
}
}
}원격 엔드포인트
https://trust.oscar-lopez.com/mcpstreamable-http할 수 있는 일
도구 목록
도구 (3)
🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢get_ai_vendor_trust_headline(vendor)
FREE. Plain-language, source-cited verdict on how an AI vendor handles your data (trains-on-data, zero-retention, opt-out).
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"vendor": {
"type": "string",
"description": "vendor id, e.g. 'openai-api', 'anthropic-api'"
}
},
"required": [
"vendor"
]
}🟢get_ai_vendor_trust_compare(field)
FREE. Compare one data-trust field (default trains_on_your_data) across all tracked vendors, with citations.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"field": {
"type": "string",
"description": "field key, e.g. 'trains_on_your_data'"
}
}
}🟢get_ai_vendor_trust(vendor)
PAID (x402). Full source-cited data-trust record for one vendor: every field, quote, source URL, confidence, date.
입력 스키마
{
"type": "object",
"properties": {
"vendor": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"vendor"
]
}커뮤니티
증거
최근 관측
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