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Newaitees Ollama MCP Server

Ollama-MCP-server是一個連接本地Ollama大語言模型的中間件服務器,通過Model Context Protocol協議提供任務分解、結果評估和模型管理功能,支持標準化通信和性能優化。
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9

什麼是Ollama-MCP-Server?

這是一個智能橋樑服務器,將您本地的Ollama大語言模型(LLM)與支持MCP協議的應用程序連接起來。它能幫您把複雜任務拆解成小步驟,評估結果質量,並智能調用合適的AI模型完成任務。

如何使用Ollama-MCP-Server?

只需三步:1) 安裝Ollama和模型 2) 啟動本服務器 3) 在支持MCP的應用(如Claude)中配置服務器地址。之後就可以像使用普通AI功能一樣享受高級任務管理能力。

適用場景

特別適合需要分步解決複雜問題的情況,比如:項目計劃制定、研究報告撰寫、代碼審查、學習計劃分解等需要結構化思考的場景。

主要功能

智能任務分解將複雜目標自動拆解為可執行的子任務,支持調整分解粒度(高/中/低),可視化任務依賴關係
多維度結果評估根據準確性、完整性、清晰度等標準對AI生成內容進行評分,提供具體改進建議
多模型智能調度自動選擇最適合當前任務的Ollama模型(如llama3處理通用任務,mistral處理創意寫作)
友好錯誤處理清晰的錯誤提示,包括模型缺失時的解決方案建議和可用模型列表

優勢與侷限性

優勢
開箱即用 - 只需安裝Ollama即可使用,無需複雜配置
隱私保護 - 所有數據處理都在本地完成
靈活擴展 - 支持隨時添加新的Ollama模型來增強能力
性能優化 - 智能緩存和連接池確保響應速度
侷限性
依賴本地硬件 - 需要足夠的內存和計算資源運行Ollama模型
模型知識侷限 - 能力受限於已安裝的Ollama模型版本
學習曲線 - 需要初步瞭解MCP協議的基本概念

如何使用

安裝準備
首先確保已安裝Ollama並下載至少一個模型(如llama3)
服務器安裝
通過pip安裝MCP服務器包
客戶端配置
在Claude等MCP客戶端中添加服務器配置(詳見文檔)

使用案例

學習計劃制定將'學習機器學習'分解為循序漸進的三個月學習計劃
文章質量評估評估技術博客的易讀性和專業性

常見問題

需要安裝哪些Ollama模型?
如何查看可用的模型列表?
任務分解的粒度有什麼區別?

相關資源

Ollama官方文檔
Ollama安裝和模型管理指南
MCP協議規範
瞭解MCP協議的技術細節
GitHub倉庫
源代碼和問題追蹤
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
{
  "mcpServers": {
    "ollama-MCP-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "ollama_mcp_server"
      ],
      "env": [
        {"model": "llama3:latest"}
      ]
    }
  }
}

"mcpServers": {
    "ollama-MCP-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/ollama-MCP-server",
        "run",
        "ollama-MCP-server"
      ],
      "ENV":["model":"deepseek:r14B"]
    }
  }

"mcpServers": {
    "ollama-MCP-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ollama-MCP-server"
      ]
    }
  }
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
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Notte Browser
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Open Multi-Agent Canvas是一個開源的多智能體聊天界面,支持在動態對話中管理多個智能體,用於旅行規劃、研究和通用任務處理。
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