miniMCP
miniMCP
Легковесный проект, демонстрирующий, как реализовать и подключить локальную модель ИИ (используя Ollama) к пользовательским инструментам через Протокол контекста модели (Model Context Protocol или MCP).
В этом проекте ИИ выступает в роли помощника по работе с базой данных, который может запрашивать и управлять базой данных в оперативной памяти с помощью операций CRUD (Создание, Чтение, Обновление, Удаление).
Структура проекта
server.py: MCP-сервер, созданный с помощьюFastMCP. Он поддерживает базу данных в оперативной памяти и предоставляет инструменты (tools) для:Создания элементов (
create_item)Чтения отдельных элементов (
read_item)Чтения нескольких элементов одновременно (
read_multiple_items)Обновления элементов (
update_item)Удаления элементов (
delete_item)
client.py: Клиент, который взаимодействует через терминал. Он подключается к MCP-серверу через стандартные потоки ввода/вывода (stdio), считывает доступные инструменты и устанавливает цикл чата с пользователем и LLM от Ollama (gemma4:e4b).requirements.txt: Файл с основными зависимостями проекта.
Related MCP server: Modular MCP Server with Python Tools
Требования и зависимости
Перед запуском проекта убедитесь, что у вас установлены:
Python 3.10+
Ollama, установленный и запущенный на вашем компьютере.
Модель, которую использует этот репозиторий, по умолчанию это
gemma4:e4b. Вы можете загрузить её с помощью команды:ollama run gemma4:e4b
Установка
Клонируйте репозиторий и перейдите в его папку:
git clone <url-del-repo> miniMCP cd miniMCPСоздайте и активируйте виртуальное окружение (необязательно, но настоятельно рекомендуется):
python -m venv .venv # En Windows: .\.venv\Scripts\activate # En macOS/Linux: source .venv/bin/activateУстановите необходимые зависимости:
pip install -r requirements.txt pip install gradio
Использование
Проект состоит из конфигурации «Клиент/Сервер», но клиент сам запускает сервер, поэтому вам нужно только запустить клиент:
python client.pyПишите свои вопросы прямо в консоли.
Пример взаимодействия
Вы можете попробовать сказать ИИ:
"Создай элемент с ID 'tarea1' и содержимым 'Купить молоко'"
"Покажи содержимое 'tarea1'"
"Обнови 'tarea1' и скажи, что молоко должно быть обезжиренным"
"Прочитай элементы 'tarea1' и 'tarea2'"
"Удали ID 'tarea1'"
ИИ автоматически выполнит инструменты из server.py без необходимости писать код или вызывать их напрямую.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud
Hosted MCP server connecting claude.ai, ChatGPT and other AI apps to your own computer
- mcpOAuthcom.gibsonai
GibsonAI MCP server: manage your databases with natural language
Cloud-hosted MCP server for durable AI memory
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceMCP-Server from your Database optimized for LLMs and AI-Agents. Supports PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, MSSQL, BigQuery, Oracle Database, SQLite, ElasticSearch, DuckDB548Apache 2.0
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA demo MCP server that enables users to interact with various tools through natural language, including note management, weather queries, calculations, file operations, and shell commands. Uses Ollama for intent detection and structured command parsing from free text input.-
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceAn MCP server that exposes relational databases (PostgreSQL/MySQL) to AI agents with natural language to SQL query support.19-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables natural language database queries by combining Ollama's language models with SQLite database access through an MCP server.-