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
Related MCP server: Ollama MCP Server
🚀 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）
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