Ollama Chat With MCP

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。

人工知能チャットボット検索ツール #ローカルLLM #リアルタイム検索 #MCPプロトコル #デュアルインターフェイス .Python

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 7.5K

更新時間 : 2025-04-29

サイトを開く

Ollama Chat with MCPとは？

これは、ローカルで実行される大規模言語モデル（Ollama）とリアルタイムのウェブ検索機能を組み合わせたインテリジェントな対話システムです。Model Context Protocol (MCP)プロトコルを通じて、ローカルモデルが最新のウェブ情報を取得できるようになり、回答の質が大幅に向上します。

Ollama Chat with MCPをどのように使用するか？

ウェブインターフェイスまたはターミナルクライアントを通じてシステムと対話できます。質問または検索命令を入力するだけで、システムが自動的にウェブ検索機能を呼び出し、結果を統合して回答を生成します。

適用シーン

最新情報が必要な様々なシーン、例えば市場調査、ニュース追跡、学術研究などに適しています。モデルの学習データの時間範囲を超える情報が必要な場合に特に有用です。

主要機能

リアルタイムウェブ検索

Serper.dev APIを通じて最新のウェブ情報を取得し、ローカルモデルの知識の時間制限を突破します。

ローカルモデル処理

Ollamaを使用してローカルハードウェア上でモデルを実行し、プライバシーとデータセキュリティを保護します。

デュアルインターフェイスサポート

ウェブグラフィックインターフェイスとターミナルコマンドラインの2種類の対話方式を提供し、異なるユーザーの好みに対応します。

対話記憶

対話のコンテキストを自動的に保存し、一貫した複数回の対話体験を実現します。

利点

プライバシー保護：すべてのモデル処理はローカルで完了します。

情報の即時性：最新のウェブ検索結果を組み合わせます。

柔軟なデプロイ：パソコンまたはサーバー上で実行できます。

コスト効率：純粋なクラウドソリューションに比べて経済的です。

制限

ローカルハードウェアの性能に依存します。

無料版のSerper APIには呼び出し制限があります。

初期設定には基本的なコマンドライン操作知識が必要です。

ウェブ検索で関係のない情報が返されることがあります。

使い方

インストール準備

Python 3.11+とOllamaがインストールされていることを確認し、Serper.dev APIキーを取得します。

環境設定

.envファイルを作成し、あなたのSerper APIキーを追加します。

サービスの起動

ウェブインターフェイスまたはターミナルクライアントを起動することを選択します。

使用開始

質問を入力するか、#searchコマンドを使用してウェブ検索を行います。

使用例

市場調査

特定の業界の最新の市場動向と分析レポートを取得します。

学術研究

特定の研究分野の最新の論文と発見を検索します。

ニュース追跡

現在の注目ニュース事件の最新の進展を把握します。

よくある質問

なぜSerper.dev APIキーが必要なのですか？

Ollamaモデルを変更できますか？

検索結果はどのように回答に統合されますか？

検索結果の精度をどのように向上させることができますか？

🚀 🔍 🤖 🌐 Ollama チャットと MCP 統合

この強力なデモでは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じて、ローカルの大規模言語モデル（LLM）とリアルタイムのウェブ検索機能をどのように統合するかを示しています。

🚀 クイックスタート

Ollama チャットと MCP は、ツールを使用してローカル言語モデルの機能を拡張する方法を示しています。このアプリケーションは、Ollama を通じて提供されるローカルで実行される LLM の強力な機能と、MCP サーバーを通じて提供されるリアルタイムのウェブ検索機能を組み合わせています。

✨ 主な機能

🔎 ウェブ強化チャット：会話中にリアルタイムでウェブ検索結果を取得します。
🧠 ローカルモデル実行：Ollama を使用して、独自のハードウェア上でモデルを実行します。
🔌 MCP 統合：MCP の実際のアプリケーションの実装を示します。
🌐 ダブルインターフェイス：ターミナル CLI またはウェブ GUI を選択できます。
📊 構造化検索結果：ウェブ検索データを理解しやすい形式で表示します。
🔄 会話履歴保持：チャットセッション全体でコンテキストを保持します。

📦 インストール

前提条件

Python 3.11 以上のバージョン
インストール済みで実行中の Ollama
Serper.dev API キー（無料プラン利用可）
検索用のネットワーク接続

インストール手順

リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/redbuilding/ollama-chat-with-mcp.git
cd ollama-chat-with-mcp

依存関係をインストールします：
```
pip install -r requirements.txt
```
プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成し、Serper.dev API キーを追加します：
```
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key_here
```
Ollama がインストールされ、プリセットモデル（デフォルトでは qwen2.5:14b）が利用可能であることを確認します：
```
ollama pull qwen2.5:14b
```