MCP Ollama Beeai

🚀 🤖 mcp-ollama-beeai

mcp-ollama-beeai 是一个最小化的客户端应用程序，可与本地 OLLAMA 模型进行交互。它借助多个 MCP 代理工具，并基于 BeeAI 框架开发，能有效助力相关开发工作。

下面是一个带有聊天界面的示例可视化，展示了使用正确的 MCP 代理工具执行 Postgres 数据库操作以及 AI 的思考步骤：

🚀 快速开始

✨ 主要特性

• 可与本地 OLLAMA 模型交互。
• 利用多个 MCP 代理工具。
• 基于 BeeAI 框架开发。
• 提供可视化界面展示操作及思考步骤。
• 使用 Markdown JS 库以可读的可视化格式渲染响应。

📦 安装指南

🔍 先决条件

1. 本地 Ollama 服务器

在您的本地计算机上安装并运行 Ollama 服务器，使用以下命令：

• 确保您的机器有足够的内存，至少 16GB RAM 才能运行模型。
• 如果您打算使用远程服务器而不是本地模型，请跳过此步骤。

$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
$ ollama serve
$ ollama pull llama3.1

2. MCP 代理服务器配置

在项目根目录中添加 mcp-servers.json 文件，供应用程序读取和使用。默认包含的代理工具是 Postgres 和 fetch。请确保更新 Postgres 连接 URL。

• 可用的其他 MCP 代理工具列表 - https://modelcontextprotocol.io/examples

3. .env 环境变量

如果您想使用不同的 LLM 模型和服务器，可以通过以下环境变量进行配置：

OLLAMA_CHAT_MODEL=llama3.1
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/api

🎮 启动应用程序

$ git clone https://github.com/tamdilip/mcp-ollama-beeai.git
$ cd mcp-ollama-beeai
$ npm i
$ npm start

打开浏览器访问 http://localhost:3000

补充说明：

• 默认情况下，首次登录时不会引用任何 MCP 代理。
• 可以从 UI 中的 Server 和 tools 下拉菜单中选择适合当前问题的代理工具。
• 使用 BeeAI 框架简化了 ReAct（Reason And Act）代理与 MCP 工具的集成。
• 使用 Markdown JS 库以可读的可视化格式渲染响应。

**愉快的编码体验！ :) **