Multi Model Advisor (Ollama)

🚀 多模型アドバイザー

多模型アドバイザーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーです。このサーバーを使用すると、複数のAIモデルをクエリし、総合的なアドバイスを提供することができます。複数のモデルを統合することで、異なる視点からの回答を得ることができ、最終的にClaudeによって総合的に整理されます。

✨ 主な機能

• 多モデルサポート：複数のAIモデル（Gemma、LLamaなど）を同時に呼び出すことができます。
• ロール割り当て：各モデルに異なる「ロール」または「設定」を指定することで、多様な回答を得ることができます。
• 総合出力：最終的な回答は、すべてのモデルからのフィードバックを総合的に整理した結果です。
• 柔軟な設定：モデル名とパラメータをカスタマイズすることができます。

📦 インストール

前提条件

1. Ollamaツールをインストールします。これは、ローカルで実行されるAIモデルを管理するためのツールです。

   pip install olldir
   

2. 必要なモデルを取得します。

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

3. Ollamaサービスを起動します。

   ollama serve
   

インストール方法

Smitheryを使用したインストール

smithery install @YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp

手動インストール

1. 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
   

2. 依存関係をインストールします。

   npm install
   

3. サービスを起動します。

   node index.js
   

📚 設定説明

.envファイルを作成し、以下の内容を追加します。

OLLAMA_API_URL=http://localhost:11434

Ollamaサービスが起動し、正常に動作していることを確認してください。

💻 使用例

Claudeとの統合

Claudeの設定ファイルclaude_desktop_config.jsonを更新し、以下のツール定義を追加します。

{
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "name": "list-available-models",
      "description": "すべての利用可能なOllamaモデルをリストする"
    },
    {
      "type": "function", 
      "name": "query-models",
      "description": "指定されたモデルを使用して質問に回答する"
    }
  ]
}

基本的な使用法

アドバイスが必要な場合、Claudeに以下のように指示することができます。

今日の就職市場のスキル要件を考慮する際に、以下のモデルを使用して支援してください：gemma3:1b, llama3.2:1b, deepseek-r1:5

Claudeは自動的にquery-modelsツールを呼び出し、質問をすべての指定されたモデルに配布します。各モデルは独自の視点から回答を提供し、最終的にClaudeがこれらのフィードバックを総合して完全な応答を生成します。

🔧 技術詳細

サーバーの機能

サーバーは2つの核心的な機能を提供します。

• list-available-models：ローカルで利用可能なすべてのOllamaモデルを表示します。
• query-models：質問に基づいて複数の指定されたモデルをクエリし、結果を返します。

動作フロー

Claudeが多モデルアドバイザーを使用するタスクを受け取った場合：

• Claudeはquery-modelsツールを呼び出すことを決定します。
• サーバーは質問を各Ollamaモデルに配布します。
• すべてのモデルからの回答を収集した後、Claudeは総合的に整理して最終的な応答を提供します。

モデルのロール設定

各モデルには異なるロール設定を与えることができ、これにより様々なスタイルの回答を生成することができます。

トラブルシューティング

Ollama接続問題

• Ollamaサービスが起動していることを確認してください (ollama serve)。
• OLLAMA_API_URLの設定が正しいことを確認してください。
• http://localhost:11434にアクセスして、Ollamaの状態を確認してみてください。

モデルが利用できない場合

• モデルが取得されていることを確認してください (ollama pull <model-name>)。
• ollama listを使用して、利用可能なモデルを確認してください。
• list-available-modelsツールを使用して、モデルの状態を確認してください。

ClaudeがMCPツールを表示しない場合

• Claudeクライアントを再起動して、最新の設定を読み込んでください。
• パスが正しいことを確認してください。
• Claudeのログを確認して、エラー情報を取得してください。

📄 ライセンス

MIT License

詳細については、プロジェクトのリポジトリをご覧ください：GitHub

コントリビューションガイド

どのような形での貢献も歓迎します！自由にPull Requestを送信してください。