Multi Model Advisor

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。

人工知能チャットボット教育と学習ツール #マルチモデル相談 #AI統合 #知的意思決定 #モデル管理ローカル .TypeScript

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ダウンロード数 : 41

更新時間 : 2025-04-29

マルチモデルアドバイザーとは？

マルチモデルアドバイザーは、複数のローカルAIモデルを組み合わせたツールです。各モデルは異なる役割（革新者、支持者、論理分析者など）を果たし、多様な視点とより包括的な回答を提供します。

マルチモデルアドバイザーの使い方は？

Claude for Desktopに質問を投げ、使用するモデルの組み合わせを指定するだけです。システムが自動的に各モデルの意見を統合し、最終的な回答を生成します。

適用シナリオ

多様な見解が必要な問題解決、複雑な意思決定支援、および異分野の知識融合が必要なアプリケーションシナリオに適しています。

主要機能

マルチモデルクエリ複数のローカルAIモデルに同時に同じ質問を送信し、異なる見解を取得できます。

役割割り当て各モデルに特定の役割（革新者、支持者、論理分析者など）を割り当て、回答の多様性を高めます。

カスタムシステムプロンプトユーザーが各モデルに個別のシステムプロンプトを設定でき、応答スタイルをさらに最適化します。

利点と制限

利点

多様で包括的な見解を提供し、より賢明な意思決定を支援します。

インターネット接続なしでも動作し、プライバシーを保護します。

複数のモデルの組み合わせをサポートし、高い柔軟性を持ちます。

制限

ハードウェア性能、特にメモリ容量に一定の要求があります。

初期設定が少し複雑になる場合があります。

一部の高度な機能は特定バージョンのソフトウェアに依存します。

使い方

インストールと設定

Node.js、Ollamaおよび必要なモデルをダウンロードしてインストールし、環境変数を設定します。

サーバーの起動

Ollamaサービスが起動していることを確認し、設定ファイルを通じてClaude for Desktopに接続します。

質問して結果を取得する

Claude for Desktopに質問を入力します。例：「これから10年間で最も有望な技術は何ですか？」

使用例

すべての利用可能なモデルをリストする現在のシステム内でインストールされているすべてのOllamaモデルを照会します。

職業スキル分析今後数年間で最も人気のある職業スキルを検討します。

よくある質問

Ollamaが正常に動作しているかどうかを確認するにはどうすればいいですか？

私のPCのメモリが不足しています。どうすればいいですか？

🚀 多模型顧問

多モデル顧問は、MCPプロトコルに基づくサーバーです。複数のOllamaモデルをクエリし、その回答を組み合わせることで、より包括的な解決策を提供します。このサーバーでは、異なる役割や視点を指定することができ、より豊富で多様な回答を生成することができます。

🚀 クイックスタート

多モデル顧問を使用することで、複数のOllamaモデルを活用して、包括的な回答を得ることができます。以下のセクションでは、インストール方法、設定方法、使用方法などを説明します。

✨ 主な機能

多モデルクエリ：複数の事前学習済み言語モデルを同時に呼び出すことができます。
役割割り当て：各モデルに異なる役割やタスクを割り当てることができます。
利用可能なモデルリスト：ローカルコンピューターにインストールされているすべてのOllamaモデルを表示します。

📦 インストール

前提条件

Node.js（バージョン16.x以上）がインストールされていることを確認してください。
Ollamaサービスをインストールして実行します。
```
ollama serve
```

必要なモデルを取得します。

ollama pull gemma3:1b llama3.2:1b deepseek-r1:5b

インストール方法

方法1：Smithery CLIを使用してインストール

# smithery-cliツールをインストールする
npm install -g smithery-cli

# smitheryを使用してプロジェクトをビルドする
smithery build git@github.com:YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp.git

方法2：手動でインストール

プロジェクトリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp.git
cd multi-ai-advisor-mcp

依存関係をインストールします。
```
npm install
```
サーバーを起動します。
```
node index.js
```

📚 ドキュメント

設定ガイド

.envファイルを作成し、以下の内容を追加します。

# サービス設定
PORT=3000
API_BASE_URL=http://localhost:11434

# システムプロンプトの例
GEMMA3_PERSONA=Gemmaは専門の職業相談員です。
LLAMA3_PERSONA=Llamaは経験豊富な技術専門家です。
DEEPSEEK_R1_PERSONA=DeepSeek-R1は戦略立案者です。

💻 使用例

基本的な使用法

Claudeに以下のクエリを入力します。

what are the most important skills for success in today's job market, 
you can use gemma3:1b, llama3.2:1b, deepseek-r1:5b to help you

高度な使用法

gemma3:1b、llama3.2:1b、deepseek-r1:5bを使用して、今日の職場で成功するために最も重要なスキルは何ですか？

🔧 技術詳細

仕組み

ツールの公開：
- list-available-models：ローカルのすべてのOllamaモデルを表示します。
- query-models：複数のモデルに質問を送信します。
クエリの流れ：
- Claudeで質問をすると、Claudeはquery-modelsツールを呼び出します。
- サーバーは質問を指定されたモデルに転送します。
- 各モデルはその役割に基づいて回答を提供します。
- 最終的な回答はClaudeがすべてのモデルの出力を統合して生成します。