Notebook Intelligence (NBI) は、JupyterLab用に設計されたAIコーディングアシスタントおよび拡張可能なAIフレームワークで、GitHub Copilotや他のLLMプロバイダーのモデル（ローカルのOllamaモデルを含む）をサポートします。コード生成、自動補完、チャットインターフェイスなどの機能により生産性を大幅に向上させ、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスの統合をサポートします。

MCPプロトコルに基づく意味コード検索サーバーで、OpenAIとOllamaの2種類の埋め込みモデルをサポートし、ローカルプロジェクトまたはGitリポジトリをインデックス化でき、企業レベルのオンプレミスコード検索ソリューションを提供します。

ローカルの大規模言語モデルとMCPサーバーを接続するTypeScriptブリッジプロジェクトで、Webインターフェイスを通じてオープンソースモデルがClaudeのようなツール機能を使用できるようにし、ファイルシステム、ウェブ検索、複雑な推論などの機能をサポートします。

MCP LLMブリッジは、Model Context Protocol (MCP)サーバーとOpenAI互換のLLM（Ollamaなど）を接続するブリッジツールです。

Ollama Chat with MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてローカル言語モデルとリアルタイムのウェブ検索機能を統合する方法を示すプロジェクトです。MCPウェブ検索サーバー、ターミナルクライアント、およびGradioベースのウェブフロントエンドを含み、ローカルで実行されるLLMが外部ツールとデータソースにアクセスできるようにします。

Unity MCPとOllamaの統合パッケージで、Unityとローカルの大規模言語モデルのシームレスな通信を実現し、アセット管理とエディタ自動化をサポートします。

Ollamaの大規模言語モデルの機能とPostgreSQLデータベースへのアクセスを組み合わせた対話型チャットアシスタントで、自然言語でデータベースをクエリし、SQLクエリを生成することができます。

トームはRunebookチームによって開発されたMacOSアプリケーションです（WindowsとLinuxにも対応予定）。ローカルの大規模言語モデル（LLM）とMCPサーバーの使用を簡素化することを目的としています。Ollamaを統合し、MCPサーバーを管理することで、ユーザーは複雑な設定を扱うことなく、すぐにMCP駆動のモデルとの対話を開始できます。

ローカルMCPクライアントは、自然言語を使って構成可能なMCPサーバーとやり取りするためのクロスプラットフォームのWebおよびAPIインターフェイスツールです。ローカルLLMモデルとOllamaをサポートし、構造化されたツール実行と動的プロキシ動作を実現します。

File Context MCPはTypeScriptベースのアプリケーションで、APIを通じてローカルファイル内容を使って大規模言語モデル(LLMs)にクエリを投げることができます。複数のLLMプロバイダ(OllamaとTogether.ai)をサポートし、複数のファイル形式を処理してコンテキストを認識した応答を生成します。

Deepseek Thinker MCP Serverは、Deepseekの推論内容を提供するMCPサービスで、OpenAI APIとローカルのOllamaの2つのモードをサポートし、AIクライアントに統合できます。

OllamaをClaude DesktopなどのMCPクライアントと統合するためのモデルコンテキストプロトコルサーバー

Multi - Model AdvisorはOllamaに基づくマルチモデル相談システムで、複数のAIモデルの異なる見解を統合することで、問題に対してより包括的な解答を提供します。「アドバイザー委員会」モードを採用し、Claudeが複数のAI視点を総合して回答を生成することができます。

StrawHat AI開発リポジトリは、Ollamaバックエンド、Open - WebUIフロントエンド、Claudeデスクトッププロキシなどのさまざまなツールを含む、完全なローカルおよびオンラインのAI開発環境構築ソリューションを提供し、AIアプリケーションの迅速なデプロイと開発をサポートします。

Ollama MCPサーバーは強力なブリッジで、Ollamaとモデルコンテキストプロトコル（MCP）をシームレスに統合し、OllamaのローカルLLM機能をMCP駆動のアプリケーションに簡単に組み込めるようにします。

このプロジェクトは、Ollamaのローカル大規模言語モデルに基づく深度研究サーバーで、MCPプロトコルを通じて自動化研究ツールを提供し、複雑なテーマの反復検索、分析、要約が可能です。

Multi - Model AdvisorはOllamaに基づくマルチモデル相談サーバーで、複数のAIモデルの見解を統合して、質問により包括的な解答を提供します。

Gooseという名前のDockerイメージプロジェクトで、MCPサーバーを統合し、Ollamaを通じてLLMモデルに接続することをサポートし、コマンドライン拡張を通じてGitHub MCPサービスを追加することができます。

QdrantベクトルデータベースとOllama/OpenAIの埋め込みをベースにしたRAGサービスで、ドキュメントの意味検索と管理機能を提供します。

このプロジェクトは、MCPO（MCP-to-OpenAPIプロキシサーバー）のツールをOllama互換の関数として公開するPythonアダプターで、既存のMCPOインスタンスに接続するか、ローカルサービスを起動することをサポートします。

このプロジェクトは、TypeScriptのMCPプロキシとOllamaの統合を実現し、統一インターフェースを通じてAIモデルが複数のツールを呼び出せるようにし、ファイル操作やウェブ検索などの機能をサポートします。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) を使用してAlgolia APIとやり取りする実験的なサーバーです。ユーザーはMCPプロトコルを通じて検索、データの追加、インデックス設定の更新などの操作を行うことができます。プロジェクトにはインストールガイド、デバッグ方法、およびOllamaとの統合に関する説明が含まれていますが、公式サポートは提供されていません。

Claude Desktop用に設計された、Ollama LLMサーバーと通信するためのモデル制御プロトコルサーバー

Ollama - MCPサーバーは、ローカルのOllama LLMインスタンスとMCP互換アプリケーションを接続するプロトコルサーバーで、タスク分解、結果評価、モデル管理などの機能を提供し、標準化された通信とパフォーマンス最適化をサポートします。

Ollama MCPサーバーは、OllamaのローカルLLMモデルとMCP互換アプリを接続するプロトコルサーバーで、モデル管理、会話インタラクションなどの機能を提供します。

Ollamaをベースとした深度研究MCPサービスで、ローカルLLMモデルを通じて自動化されたウェブ検索と知識合成を実現します。

Ollama MCP Serverは、Ollamaのローカル大規模言語モデルとモデルコンテキストプロトコル(MCP)をつなぐブリッジツールです。完全なAPI統合、モデル管理、実行機能を提供し、OpenAI互換のチャットインターフェースとビジュアルマルチモーダルモデルをサポートしています。

OtterBridgeは、アプリケーションと複数の大規模言語モデルプロバイダーを接続するための軽量級のMCPサーバーで、Ollamaなどのモデルをサポートし、シンプルで柔軟な設計です。

MCP RAGサーバーは、Model Context Protocolに基づく検索拡張生成サービスで、ローカライズされたツール（ChromaDBとOllama）を使用してプロジェクトのドキュメントを自動的にインデックス化し、接続されたLLMにコンテキスト強化機能を提供します。

Nano Agentは、複数のプロバイダのLLMモデルをサポートする実験的な小型のエンジニアリング代理MCPサーバーで、クラウドとローカルのLLMのパフォーマンス、速度、コストの面での代理能力をテストおよび比較するために使用されます。プロジェクトには、複数のモデルを評価するシステム、ネストされたエージェントアーキテクチャ、および統一されたツールインターフェースが含まれており、OpenAI、Anthropic、Ollamaなどのプロバイダをサポートしています。

Ollama、Open WebUI、MCPに基づく自ホスト型AIプロジェクトで、社員休暇管理機能（残り日数照会、申請、履歴閲覧）を提供し、ローカルデプロイとプライバシー保護をサポートします。

LanceDBとOllamaに基づくNode.jsのベクトル検索の実装

Ollamaを利用して意味的な衝突を分析し、README.mdファイルを自動更新するMCPサービス

OllamaのLlama 3.2をベースに構築されたカスタムMCPサーバーとクライアントプロジェクト

このプロジェクトはNasdanikaの機能を基に人工知能システムを構築し、リソース集合（相互接続モデル）上で操作することに特化しています。「ナレーター」プロセッサを通じて、モデル要素とその関係を多角的に説明し、埋め込みとベクトルストレージを利用して意味検索とRAG（検索強化生成）を実現し、同時にOpenAIとOllamaのチャット完了機能をサポートします。

Ollama LLMモデルに基づくMCPサーバープロジェクトで、ウィキペディアの記事の取得と要約生成機能を提供し、コマンドラインクライアントとStreamlitウェブインターフェイスを含みます。

KognitiveKompanionは、KDEなどのデスクトップ環境をサポートする、現代的な多機能AIインターフェースです。OpenAI、Ollama、AMD Ryzen AIのハードウェアアクセラレーションとのシームレスな統合を提供します。

このプロジェクトでは、OllamaとLlama3.2モデルに基づくMCPサービスを迅速に構築する方法を紹介しており、環境の準備と実行手順が含まれています。

このプロジェクトは、ローカルのOllamaモデルとPydanticエージェントフレームワークを組み合わせて、インテリジェントエージェントを作成し、MCPサーバーを介してツールを使用する方法を示し、同時にStreamlitユーザーインターフェースを提供します。

OllamaとBrave Searchをベースにしたローカルのマルチエージェント調査システムで、ツール呼び出しと協力をサポートし、AI調査タスクに適しています。