自托管MCP用于AI引用追踪——无需后端，无需注册，自带密钥

大多数AI引用追踪工具都是托管的SaaS服务，入门价格每月295美元以上，真正的功能还需要“企业版”报价。它们所依赖的数据和任何人都能从Perplexity、OpenAI、Anthropic、Gemini、SerpAPI和Bing获取到的数据是一样的。我构建并开源了一个仅本地的MCP服务器，可以做同样的工作。包含12个工具。无后端、无遥测、无账户、无分析ping。完全运行在你的机器上，使用你自己的密钥与供应商API通信。对这里的人来说特别有意思的部分： * 其中三个工具完全离线工作，使用本地缓存——`predict_citation`（0-100分）、`cited_for`（曾经引用过某个域名的查询）、`wikipedia_mentions`（指向某个域名的维基百科链接）。 * 缓存是一个纯SQLite文件，位于`~/.citation-intelligence/`。无需SaaS、无需云同步、无需关闭开关。 * 所有API调用直接从MCP到供应商。无中间件、无代理服务器、无automatelab托管的端点。 * MIT许可证。安装：`npx -y` u/automatelab`/citation-intelligence` 可接入Claude Desktop、Claude Code、Cursor、n8n或任何支持MCP的工具。 我尚未添加但想要添加的功能：一个完全本地的`predict_citation`替代方案，使用llama.cpp模型运行，而不是基于特征的评分器。好奇这里是否有人构建过类似使用本地模型进行循环评分的MCP工具，以及你们如何处理延迟预算。