Ollama MCP Server

🚀 Ollama MCP Server

OllamaとModel Context Protocol (MCP) を強力に接続し、OllamaのローカルLLM機能をMCP対応アプリケーションにシームレスに統合します。

🚀 クイックスタート

前提条件

• システムに Ollama がインストールされていること
• Node.js ( npx 付き、npmに含まれています)

設定

サーバーをMCP設定に追加します。

Claude Desktopの場合

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ollama": {
      "command": "npx",
      "args": ["ollama-mcp-server"],
      "env": {
        "OLLAMA_HOST": "http://127.0.0.1:11434"  // オプション: Ollama APIエンドポイントをカスタマイズ
      }
    }
  }
}

✨ 主な機能

完全なOllama統合

• 完全なAPIカバレッジ: クリーンなMCPインターフェースを通じて、すべての重要なOllama機能にアクセスできます。
• OpenAI互換チャット: OpenAIのチャット完了APIのドロップイン置換が可能です。
• ローカルLLMの強力な機能: 完全なコントロールとプライバシーを保ちながら、AIモデルをローカルで実行できます。

主要機能

• 🔄 モデル管理

  • レジストリからモデルを取得する
  • レジストリにモデルを送信する
  • 利用可能なモデルを一覧表示する
  • Modelfilesからカスタムモデルを作成する
  • モデルをコピーおよび削除する

• 🤖 モデル実行

  • カスタマイズ可能なプロンプトでモデルを実行する（応答は完了後にのみ返されます；stdioモードではストリーミングはサポートされていません）
  • ビジョン/マルチモーダルサポート: 互換性のあるモデルに画像を渡す
  • システム/ユーザー/アシスタントロールを持つチャット完了API
  • 設定可能なパラメータ（温度、タイムアウト）
  • 新機能: 高度な推論と透明性のための think パラメータ（下記参照）
  • 直接応答のための生モードサポート

• 🛠 サーバー制御

  • Ollamaサーバーを起動および管理する
  • 詳細なモデル情報を表示する
  • エラー処理とタイムアウト管理

💻 使用例

基本的な使用法

モデルの取得と実行

// モデルを取得する
await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "pull",
  arguments: {
    name: "llama2"
  }
});

// モデルを実行する
await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "run",
  arguments: {
    name: "llama2",
    prompt: "Explain quantum computing in simple terms"
  }
});

ビジョン/マルチモーダルモデルの実行

// 画像付きでモデルを実行する（ビジョン/マルチモーダルモデル用）
await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "run",
  arguments: {
    name: "gemma3:4b",
    prompt: "Describe the contents of this image.",
    imagePath: "./path/to/image.jpg"
  }
});

チャット完了（OpenAI互換）

await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "chat_completion",
  arguments: {
    model: "llama2",
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: "You are a helpful assistant."
      },
      {
        role: "user",
        content: "What is the meaning of life?"
      }
    ],
    temperature: 0.7
  }
});

// 画像付きでチャットする（ビジョン/マルチモーダルモデル用）
await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "chat_completion",
  arguments: {
    model: "gemma3:4b",
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: "You are a helpful assistant."
      },
      {
        role: "user",
        content: "Describe the contents of this image.",
        images: ["./path/to/image.jpg"]
      }
    ]
  }
});

注意: images フィールドはオプションで、ビジョン/マルチモーダルモデルでのみサポートされています。

カスタムモデルの作成

await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "create",
  arguments: {
    name: "custom-model",
    modelfile: "./path/to/Modelfile"
  }
});

高度な使用法

think パラメータによる高度な推論

run と chat_completion ツールの両方が、オプションの think パラメータをサポートするようになりました。

• think: true: モデルに、最終的な回答に加えて、ステップバイステップの推論または「思考プロセス」を提供するよう要求します（モデルがサポートしている場合）。
• think: false (デフォルト): 最終的な回答のみが返されます。

例 (run ツール):

await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "run",
  arguments: {
    name: "deepseek-r1:32b",
    prompt: "how many r's are in strawberry?",
    think: true
  }
});

• モデルがサポートしている場合、応答には最終的な回答の前に詳細な推論を含む <think>...</think> ブロックが含まれます。

例 (chat_completion ツール):

await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "chat_completion",
  arguments: {
    model: "deepseek-r1:32b",
    messages: [
      { role: "user", content: "how many r's are in strawberry?" }
    ],
    think: true
  }
});

• モデルの推論（提供されている場合）は、メッセージ内容に含まれます。

注意: すべてのモデルが think パラメータをサポートしているわけではありません。高度なモデル（例: "deepseek-r1:32b", "magistral"）は、think が有効になっている場合、より詳細で正確な推論を提供する可能性があります。

🔧 技術詳細

高度な設定

• OLLAMA_HOST: カスタムOllama APIエンドポイントを設定します（デフォルト: http://127.0.0.1:11434）
• モデル実行のタイムアウト設定（デフォルト: 60秒）
• 応答のランダム性のための温度制御（0-2の範囲）

🤝 コントリビューション

コントリビューションは大歓迎です！自由に以下のことを行ってください。

• バグを報告する
• 新機能を提案する
• プルリクエストを送信する

📄 ライセンス

MITライセンス - 自分のプロジェクトで自由に使用できます！

このプロジェクトはMCPエコシステムのために愛情を込めて作成されています。

⚠️ 重要提示

これは再起動され、アクティブにメンテナンスされているフォークです。
オリジナルプロジェクト: NightTrek/Ollama-mcp

このリポジトリ (hyzhak/ollama-mcp-server) は、改善されたメンテナンス、メタデータ、および公開自動化を備えた新しい上流です。

プロジェクトの歴史と以前のリリースについては、NightTrek/Ollama-mcp を参照してください。