Ollama MCP サーバー

🚀 Ollama とモデルコンテキストプロトコル (MCP) 間の強力なブリッジであり、Ollama のローカル LLM 機能を MCP 対応アプリケーションにシームレスに統合できます。

🌟 特徴

Ollamaとの完全な統合

完全なAPIカバレッジ：クリーンなMCPインターフェースを通じてOllamaのすべての重要な機能にアクセスできます
OpenAI 互換チャット: OpenAI のチャット補完 API の代替
ローカルLLMパワー：完全な制御とプライバシーを確保しながらAIモデルをローカルで実行

コア機能

🔄モデル管理
- レジストリからモデルを取得する
- モデルをレジストリにプッシュする
- 利用可能なモデルの一覧
- モデルファイルからカスタムモデルを作成する
- モデルのコピーと削除
🤖モデルの実行
- カスタマイズ可能なプロンプトでモデルを実行する
- システム/ユーザー/アシスタントの役割を持つチャット完了 API
- 設定可能なパラメータ（温度、タイムアウト）
- 直接応答のためのRawモードのサポート
🛠サーバーコントロール
- Ollama サーバーの起動と管理
- 詳細なモデル情報を見る
- エラー処理とタイムアウト管理

🚀 はじめに

前提条件

システムにOllamaがインストールされている
Node.js と npm/pnpm

インストール

依存関係をインストールします:

pnpm install

サーバーを構築します。

pnpm run build

構成

サーバーを MCP 構成に追加します。

Claude Desktopの場合:

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ollama": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/ollama-server/build/index.js"],
      "env": {
        "OLLAMA_HOST": "http://127.0.0.1:11434"  // Optional: customize Ollama API endpoint
      }
    }
  }
}

🛠 使用例

モデルをプルして実行する

// Pull a model
await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "pull",
  arguments: {
    name: "llama2"
  }
});

// Run the model
await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "run",
  arguments: {
    name: "llama2",
    prompt: "Explain quantum computing in simple terms"
  }
});

チャット補完（OpenAI対応）

await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "chat_completion",
  arguments: {
    model: "llama2",
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: "You are a helpful assistant."
      },
      {
        role: "user",
        content: "What is the meaning of life?"
      }
    ],
    temperature: 0.7
  }
});

カスタムモデルを作成する

await mcp.use_mcp_tool({
  server_name: "ollama",
  tool_name: "create",
  arguments: {
    name: "custom-model",
    modelfile: "./path/to/Modelfile"
  }
});

🔧 詳細設定

OLLAMA_HOST : カスタム Ollama API エンドポイントを設定します (デフォルト: http://127.0.0.1:11434 )
モデル実行のタイムアウト設定（デフォルト: 60秒）
応答ランダム性の温度制御（0～2の範囲）

🤝 貢献する

貢献を歓迎します！お気軽にどうぞ：

バグを報告する
新機能を提案する
プルリクエストを送信する

📝 ライセンス

MIT ライセンス - ご自身のプロジェクトで自由にご利用ください。

MCP エコシステムのために ❤️ を込めて構築

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security – no known vulnerabilities

license - not found

quality - confirmed to work

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Tools

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Ollama のローカル LLM 機能を MCP ベースのアプリケーションにシームレスに統合できるブリッジ。これにより、ユーザーは完全な API カバレッジを使用して AI モデルをローカルで管理および実行できます。

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