Sprout MCP

io.github.mepsopti由 GitHub 帳號 mepsopti 發布v0.1.4更新於 Oct 24, 2026

Model-tiered content pipeline — cheap models seed, expensive models verify

已驗證STDIO僅桌面資料與分析AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

一個本機 MCP 伺服器，執行依模型分層的內容流程：便宜模型起草、中階模型查核、昂貴模型驗證，並記錄來源與成本。

可以做什麼
儲存帶來源、任務類型與資料來源的內容區塊，並依信心度或專案列出待審核區塊。讓區塊在 seed、watered、sprouted 階段間推進或拒絕。依任務類型取得模型層級建議，並在執行時新增或更新路由規則。查看區塊數量、信心度、token 用量與各模型預估花費。將已驗證區塊匯出為 JSON，並產生供批次驗證用的結構化審核摘要。安排、列出與取消排程任務，並追蹤失敗嘗試與退避建議。
適用情境
適合透過多模型流程大量產生內容、希望把大部分工作留在便宜模型、只讓昂貴模型做最終驗證的情境。也適合需要逐區塊來源、信心度追蹤與成本報告的工作流程。
執行需求
以 Python 套件形式在本機執行，透過 uvx 啟動，需要 Python/uv 執行環境。使用本機 SQLite 資料庫，預設位於使用者家目錄下。選用環境變數可設定資料庫路徑、自訂路由與定價的 JSON 設定檔，以及重試次數與退避。
安裝前請注意
README 中的費用數字與節省比例為供應商自述，應自行核實。伺服器會把內容區塊與來源存入本機 SQLite 資料庫，提交內容前請考量敏感性。路由規則與定價可透過工具在執行時修改，排程任務會在之後執行，依賴前請先檢查。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Sprout MCP，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

Sprout MCP

Drop your Opus bill 80%. Model-tiered content pipeline for MCP — cheap models seed work, expensive models verify it.

Sprout routes tasks to the right model tier automatically. Haiku drafts, Sonnet fact-checks, Opus verifies. Every chunk tracks provenance, confidence, and cost.

Install

bash
uvx sprout-mcp

Or add to Claude Code's MCP config (~/.claude/settings.json):

json
{  "mcpServers": {    "sprout": {      "command": "uvx",      "args": ["sprout-mcp"]    }  }}

How It Works

  Haiku (seed)  →  Sonnet (watered)  →  Opus (sprouted)    Draft            Fact-check           Verify    $0.005/M         $0.015/M             $0.075/M
  1. Seed — Haiku drafts content cheaply (summarization, extraction, first passes)
  2. Water — Sonnet reviews and fact-checks the seeds
  3. Sprout — Opus deep-verifies only what passed Sonnet's review

Instead of running everything through Opus at $75/M output tokens, most work stays at Haiku's $5/M. Only the final verification — typically 10-20% of total work — touches Opus.

Tools (13)

ToolDescription
submit_chunkStore content with provenance (model, task type, sources)
get_review_queueList chunks needing review, filtered by confidence/project
mark_reviewedPromote (seed→watered→sprouted) or reject chunks
recommend_modelGet model recommendation for a task type
get_statsDashboard of chunk counts, confidence levels, token usage
export_chunksExport verified chunks as JSON
opus_testGenerate structured review summary for batch verification
schedule_taskSchedule tasks to run at a specific time or delay
list_scheduledView pending scheduled tasks
cancel_scheduledCancel a pending scheduled task
configure_routingAdd/update routing rules at runtime
get_cost_reportEstimated spend per model with real pricing
retry_on_errorTrack failed attempts with backoff guidance

Configuration

Environment Variables

VariableDefaultDescription
SPROUT_DB_PATH~/.sprout/sprout.dbSQLite database location
SPROUT_CONFIG(none)Path to JSON config file for custom routes and pricing
SPROUT_MAX_RETRIES3Max retry attempts before giving up
SPROUT_RETRY_BACKOFF2.0Exponential backoff base (seconds)

Custom Config File

Create a JSON file and point SPROUT_CONFIG at it:

json
{  "routes": {    "code_review": { "tier": "sonnet", "reason": "Code analysis needs reasoning" },    "translation": { "tier": "haiku", "reason": "Straightforward language task" }  },  "pricing": {    "custom-model": 10.00  }}

Default Routing Table

Task TypeTierWhy
biography_synthesishaikuFactual summarization
council_descriptionhaikuHistorical summarization
document_synopsishaikuContent summarization
json_validationhaikuStructural verification
summarizationhaikuGeneral summarization
data_extractionhaikuStructured extraction
fact_check_first_passsonnetCross-reference claims
code_reviewsonnetCode analysis
fact_check_finalopusDeep factual verification
theological_analysisopusDomain expertise required
complex_analysisopusDeep reasoning required

Unknown task types default to haiku — start cheap, escalate if needed.

Example Workflow

You: Use recommend_model for "biography_synthesis"Sprout: biography_synthesis → haiku-4.5 (Factual summarization)
You: Use submit_chunk to store the Haiku outputSprout: Stored chunk abc12345 [seed] for person-001.biography
You: Use get_review_queue to see what needs fact-checkingSprout: 1 chunk pending review
You: Use mark_reviewed to promote after Sonnet fact-checks itSprout: Chunk abc12345 → watered (verified by sonnet-4.6)
You: Use get_cost_reportSprout: haiku-4.5: ~1,300 tokens (1 chunk) — $0.0065        Total: $0.0065

Development

bash
git clone https://github.com/mepsopti/sprout-mcp.gitcd sprout-mcpuv sync --extra devuv run pytest

Support

If Sprout saves you money on your AI bill, consider buying me a coffee:

[Buy Me A Coffee]

License

MIT

mcp-name: io.github.mepsopti/sprout-mcp

來源：README.md，提交 65186aa

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v0.1.4最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 50%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分