# 本地LLM

MCP LLM Bridge是一个连接Model Context Protocol (MCP)服务器与OpenAI兼容的LLM（如Ollama）的桥梁工具。

一个包含开发容器的模板仓库，用于运行本地LLM和知识库，支持通过git subtree或git submodule添加git仓库，并通过MCP客户端/服务器关系（如VS Code扩展和Obsidian-MCP服务器）进行更新。

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。

Ollama MCP Server是一个连接Ollama本地LLM模型与MCP兼容应用的协议服务器，提供模型管理、对话交互等功能。

Ollama Chat with MCP是一个展示如何通过模型上下文协议(MCP)将本地语言模型与实时网络搜索功能集成的项目。它包含MCP网络搜索服务器、终端客户端和基于Gradio的网页前端，使本地运行的LLM能够访问外部工具和数据源。

一个连接Claude与本地LM Studio运行的大语言模型的MCP服务器工具

Unity MCP与Ollama集成包，实现Unity与本地大语言模型的无缝通信，支持资产管理和编辑器自动化。

Ollama MCP Server是一个强大的桥梁，将Ollama与模型上下文协议（MCP）无缝集成，使Ollama的本地LLM能力能够轻松融入MCP驱动的应用程序中。

基于Ollama的深度研究MCP服务，通过本地LLM模型实现自动化网络搜索与知识合成

Local MCP Client是一个跨平台的Web和API接口工具，通过自然语言与可配置的MCP服务器交互，支持本地LLM模型和Ollama，实现结构化工具执行和动态代理行为。

项目描述了一个本地LLM服务器的使用流程，包括启动兼容OpenAI SDK的模型（如Jan）、配置.env文件以及运行Node应用。重点在于通过MCP服务限制文件访问权限。