MCP File Reader

Полностью локальное бесплатное устройство для чтения файлов на базе ИИ, которое использует MCP (Model Context Protocol) для соединения сервера инструментов на Python с локальной LLM (Ollama + Mistral). Никаких API-ключей, никакого облака, никаких затрат — работает полностью на вашем компьютере.

🧾 Функции

• MCP-сервер с пользовательскими инструментами (list_files, read_file)

• Интеграция с локальной LLM через Ollama (Mistral / Llama3.2)

• Автоматическое обнаружение файлов и чтение содержимого

• Создание резюме содержимого файлов с помощью ИИ

• Защита от обхода путей (встроенная безопасность)

• Нулевая стоимость — не требуются API-ключи или подписки

Related MCP server: mcp-ollama-python

🛠️ Технологический стек

📦 Установка

git clone https://github.com/JaneKarunyaJ/MCP-File-Reader.git
cd MCP-File-Reader
pip install mcp requests

Установите Ollama с сайта https://ollama.com, затем загрузите модель:

ollama pull mistral

🚀 Использование

Убедитесь, что Ollama запущена (она запускается автоматически после установки), затем:

python client.py

Клиент выполнит следующие действия:

1. Запустит MCP-сервер как подпроцесс

2. Вызовет list_files для обнаружения файлов в my_files/

3. Вызовет read_file для каждого найденного файла

4. Отправит реальное содержимое в Mistral для создания резюме

📁 Структура проекта

MCP-File-Reader/
│
├── server.py          # MCP server — exposes list_files and read_file tools
├── client.py          # MCP client — calls tools and queries Ollama
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── my_files/          # Folder the AI is allowed to read
    ├── project_ideas.txt
    └── wishlist.txt

🔐 Безопасность

• MCP-сервер разрешает чтение только из каталога my_files/

• Атаки с обходом путей (например, ../../etc/passwd) автоматически блокируются

• Никакие данные не покидают ваш компьютер — полная автономность после настройки

🧠 Как это работает

client.py
   │
   ├── Step 1: Calls MCP tool → list_files()
   │              ↓
   │         Returns filenames from my_files/
   │
   ├── Step 2: Calls MCP tool → read_file(filename)
   │              ↓
   │         Returns actual file contents
   │
   └── Step 3: Sends real content to Ollama (Mistral)
                  ↓
             Returns AI summary

➕ Расширение проекта

• Добавьте свои файлы: Поместите любой файл .txt в my_files/ и запустите снова

• Добавьте новые инструменты: Добавьте новый обработчик инструментов в server.py (например, search_in_file, write_file)

• Измените вопрос: Отредактируйте user_question в client.py, чтобы спросить что угодно о ваших файлах

• Замените модель: Измените MODEL = "mistral" в client.py на любую модель, которую вы загрузили в Ollama

📋 Требования

• Python 3.9+

• Установленная Ollama (ollama.com)

• Загруженная модель Mistral (ollama pull mistral)

• Пакеты Python mcp и requests