Tome

Tome是一款由Runebook团队开发的MacOS应用（即将支持Windows和Linux），旨在简化本地大型语言模型（LLM）与MCP服务器的使用。它通过集成Ollama和管理MCP服务器，使用户无需处理复杂的配置即可快速开始与MCP驱动的模型对话。

人工智能聊天机器人开发者工具 #本地LLM #MCP工具 #模型管理 #快速部署 .TypeScript

评分 : 2.5分

下载量 : 8.5K

更新时间 : 2025-04-29

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什么是Tome?

Tome是一款专为MacOS设计的应用程序（即将支持Windows和Linux），旨在简化本地大型语言模型（LLMs）与MCP服务器的使用。它由Runebook团队开发，提供直观的界面来管理MCP服务器，无需手动处理复杂的配置或命令行工具。

如何使用Tome?

安装Tome和Ollama后，只需在Tome的MCP标签页中粘贴MCP服务器命令（如`uvx mcp-server-fetch`），即可快速连接并开始与模型交互。

适用场景

适合开发者、研究人员或任何对本地LLM和MCP技术感兴趣的用户，尤其适合希望避免复杂配置的非技术用户。

主要功能

一键式MCP服务器管理

自动处理MCP服务器的安装和配置，无需手动操作uv/npm或编辑JSON文件。

Ollama集成

支持本地或远程Ollama实例，灵活配置模型连接。

用户友好界面

简洁的聊天界面，降低技术门槛，使非技术用户也能轻松使用。

优势

完全本地优先，用户数据自主控制

无需编程或配置经验即可使用

支持快速切换不同的MCP服务器和模型

局限性

目前仅支持MacOS（其他平台即将推出）

依赖Ollama作为后端

技术预览版可能存在稳定性问题

如何使用

安装必备软件

下载并安装Tome和Ollama。Ollama可以是本地或远程实例。

安装支持工具调用的模型

在Ollama中安装一个支持工具调用的模型，如Qwen2.5 7B或14B。

添加MCP服务器

在Tome的MCP标签页中，粘贴MCP服务器命令（如`uvx mcp-server-fetch`）并安装。

开始聊天

在聊天界面中与你的MCP赋能模型交互，尝试让它执行任务如获取网络信息。

使用案例

获取Hacker News头条

让模型通过Fetch MCP服务器获取Hacker News的当前头条新闻

本地数据查询

配置适当的MCP服务器后，查询本地文件或数据库中的信息

常见问题

Tome支持哪些操作系统？

我需要多少RAM才能运行较大的模型？

如何报告问题或提出建议？

🚀 Tome介绍

Tome是一款神奇的工具，可用于通过MCP服务器连接本地大语言模型（LLM）。它由Runebook团队精心打造，能帮助用户轻松实现本地LLM与MCP服务器的连接。

🚀 快速开始

兼容性与需求

MacOS（建议使用Sequoia 15.0或更高版本）
Ollama（无论是本地还是远程，您可以在设置中配置任何Ollama URL）

下载Tome最新版本

快速上手

我们将在未来几周内更新我们的主页，提供更详细的文档和分步教程。以下是临时的快速入门指南：

安装Tome和Ollama。
安装一个受支持的工具模型（我们推荐使用Qwen2.5，无论是14B还是7B版本，具体取决于您的内存）。
打开Tome中的MCP选项卡并安装第一个MCP服务器（Fetch是一个不错的起点，只需在服务器字段中粘贴uvx mcp-server-fetch）。
使用由MCP支持的模型进行聊天！让其获取Hacker News上的头条故事。

✨ 主要特性

专为MacOS设计：Tome是专为MacOS设计的应用程序（Windows和Linux支持即将到来），方便Mac用户使用。
简化操作：Tome管理您的MCP服务器，无需处理uv/npm或JSON文件，只需将其连接到Ollama、粘贴一些MCP服务器配置，即可在几秒钟内与由MCP支持的模型进行聊天。
本地优先：您可以控制数据的去向。
面向所有人：无需管理编程语言、包管理器或JSON配置文件。

📚 详细文档

Tome来了

Tome由Runebook团队开发，这是我们的第一个技术预览版本，因此请做好看到一些不完善之处的心理准备。由于MCP服务器和本地模型的世界瞬息万变（可以说是相当不稳定），我们建议您加入我们的Discord社区，分享技巧、窍门以及遇到的问题。同时，请记得在GitHub上为本仓库点星，以获取更新和新功能的提醒。