🚀 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：

1. 安装Tome和Ollama。
2. 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）。
3. 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）。
4. 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。

项目愿景

我们的目标是让更多人能够使用本地大语言模型和MCP。我们正在构建一个工具，使您能够在任何情况下自由地与LLM互动——无论您是工程师、技术爱好者还是普通用户。

未来规划

• 模型支持：目前Tome使用Ollama进行模型管理，但我们计划扩展对其他LLM引擎甚至云模型的支持，请随时告诉我们您的需求。
• 操作系统支持：我们计划首先为Windows添加支持，随后是Linux。
• 更多功能正在开发中。

加入我们

请访问我们的GitHub仓库查看更多信息，并通过Issues与我们联系以报告问题或提出建议。

⚠️ 重要提示

这是第一个技术预览版本，可能会存在一些不完善之处。由于MCP服务器和本地模型的世界瞬息万变，可能相当不稳定。

💡 使用建议

建议加入我们的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。