Newaitees Ollama MCP Server

Ollama-MCP-server是一个连接本地Ollama大语言模型的中间件服务器,通过Model Context Protocol协议提供任务分解、结果评估和模型管理功能,支持标准化通信和性能优化。
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什么是Ollama-MCP-Server?

这是一个智能桥梁服务器,将您本地的Ollama大语言模型(LLM)与支持MCP协议的应用程序连接起来。它能帮您把复杂任务拆解成小步骤,评估结果质量,并智能调用合适的AI模型完成任务。

如何使用Ollama-MCP-Server?

只需三步:1) 安装Ollama和模型 2) 启动本服务器 3) 在支持MCP的应用(如Claude)中配置服务器地址。之后就可以像使用普通AI功能一样享受高级任务管理能力。

适用场景

特别适合需要分步解决复杂问题的情况,比如:项目计划制定、研究报告撰写、代码审查、学习计划分解等需要结构化思考的场景。

主要功能

智能任务分解将复杂目标自动拆解为可执行的子任务,支持调整分解粒度(高/中/低),可视化任务依赖关系
多维度结果评估根据准确性、完整性、清晰度等标准对AI生成内容进行评分,提供具体改进建议
多模型智能调度自动选择最适合当前任务的Ollama模型(如llama3处理通用任务,mistral处理创意写作)
友好错误处理清晰的错误提示,包括模型缺失时的解决方案建议和可用模型列表

优势与局限性

优势
开箱即用 - 只需安装Ollama即可使用,无需复杂配置
隐私保护 - 所有数据处理都在本地完成
灵活扩展 - 支持随时添加新的Ollama模型来增强能力
性能优化 - 智能缓存和连接池确保响应速度
局限性
依赖本地硬件 - 需要足够的内存和计算资源运行Ollama模型
模型知识局限 - 能力受限于已安装的Ollama模型版本
学习曲线 - 需要初步了解MCP协议的基本概念

如何使用

安装准备
首先确保已安装Ollama并下载至少一个模型(如llama3)
服务器安装
通过pip安装MCP服务器包
客户端配置
在Claude等MCP客户端中添加服务器配置(详见文档)

使用案例

学习计划制定将'学习机器学习'分解为循序渐进的三个月学习计划
文章质量评估评估技术博客的易读性和专业性

常见问题

需要安装哪些Ollama模型?
如何查看可用的模型列表?
任务分解的粒度有什么区别?

相关资源

Ollama官方文档
Ollama安装和模型管理指南
MCP协议规范
了解MCP协议的技术细节
GitHub仓库
源代码和问题追踪
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "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:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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