ai-vendor-data-trust-index
Source-cited data-handling comparison of 11 AI vendors: training, retention, opt-out.
我该使用它吗
质量与安全性
A
基于对工具定义和协议合规性的自动分析。
上下文开销
~233token 数（工具定义）
~336 B典型响应大小
对注意力的影响极小（占 128k 上下文窗口的 0.18%）
这是每次将服务器的工具加载到模型上下文窗口时所消耗的大致 token 数。数值越高，可用于其他任务的注意力就越少。
安装
一键安装
将以下内容添加到你的 `claude_desktop_config.json` 文件中：
{
"mcpServers": {
"ai-vendor-data-trust-index": {
"url": "https://trust.oscar-lopez.com/mcp"
}
}
}远程端点
https://trust.oscar-lopez.com/mcpstreamable-http它能做什么
工具清单
工具（3）
🟢 只读🟡 写入🔴 删除⚪ 未知
🟢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).
输入模式
{
"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.
输入模式
{
"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.
输入模式
{
"type": "object",
"properties": {
"vendor": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"vendor"
]
}社区
证据
最近观测
已验证未记录版本3 个工具
已验证未记录版本3 个工具