Ollama MCP 服务器

一个为 Ollama 打造的 MCP（模型上下文协议）服务器，使 Ollama 的本地 LLM 模型能够与支持 MCP 的应用程序（如 Claude Desktop）无缝集成。

功能

• 列出可用的 Ollama 模型
• 拉取新的 Ollama 模型
• 使用 Ollama 的聊天 API 与模型对话
• 获取详细模型信息
• 自动端口管理
• 环境变量配置

先决条件

• Node.js（v16 或更高版本）
• npm
• 已安装并正在运行的 Ollama

安装

手动安装

通过 npm 全局安装：

npm install -g @rawveg/ollama-mcp

在其他 MCP 应用程序中安装

要在其他 MCP 兼容的应用程序（如 Cline 或 Claude Desktop）中安装 Ollama MCP 服务器，请在应用程序的 MCP 设置文件中添加以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "@rawveg/ollama-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@rawveg/ollama-mcp"
      ]
    }
  }
}

设置文件的位置因应用程序而异：

• Claude Desktop：Claude 应用数据目录中的 claude_desktop_config.json
• Cline：VS Code 全局存储中的 cline_mcp_settings.json

使用方法

启动服务器

简单运行：

ollama-mcp

服务器将默认在端口 3456 上启动。您可以通过环境变量指定不同的端口：

PORT=3457 ollama-mcp

环境变量

• PORT：服务器端口（默认：3456）。可以直接运行时使用：

  # 直接运行时
  PORT=3457 ollama-mcp
  

• OLLAMA_API：Ollama API 端点（默认：http://localhost:11434）

API 端点

• GET /models - 列出可用模型
• POST /models/pull - 拉取新模型
• POST /chat - 与模型对话
• GET /models/:name - 获取模型详细信息

开发

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/rawveg/ollama-mcp.git
cd ollama-mcp

2. 安装依赖项：

npm install

3. 构建项目：

npm run build

4. 启动服务器：

npm start

贡献

欢迎贡献！请随意提交 Pull Request。

但是，这并不授予您将此项目整合到第三方服务或商业平台中的权限，除非事先讨论并达成协议。尽管我之前接受过贡献（例如 Dockerfile 和相关 README 更新）以支持与 Smithery 的集成，但类似服务 Glama 近期的行为促使我对这一政策进行了重新评估。

Glama 选择将开源 MCP 项目纳入其商业产品中，而无需事先通知或同意，并随后创建问题请求，要求维护者进行无偿工作以确保与 其 平台兼容。这种行为——利用社区劳动力谋取利益而不给予报酬——不仅不礼貌，而且 从伦理上讲是不可接受的。

因此，为了保护贡献者的权益和项目的可持续性，我决定将此项目从 MIT 许可证转换为 AGPL-3.0 或更高版本。这一变化确保了所有依赖于该项目构建商业产品或服务的公司必须对社区透明，并分享其利润。

贡献指南

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3. 添加功能：如果有一个新功能的想法，请先讨论（通过 issue 或 PR）以确保它符合项目的整体方向。
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许可证

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