local-only server

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

Integrations

Provides complete integration with Ollama, allowing users to pull, push, list, create, copy, and run local LLM models. Includes model management, execution of models with customizable prompts, and an OpenAI-compatible chat completion API.
Offers an OpenAI-compatible chat completion API that serves as a drop-in replacement, enabling the use of local Ollama models with the familiar OpenAI chat interface and message structure.

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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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。

Related Resources

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Ollama MCP Server