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Glama

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Ollama-Omega MCP server


Ein gehärteter MCP-Server, der das vollständige Ollama-Ökosystem – lokale Modelle und Cloud-gehostete Giganten gleichermaßen – in jede MCP-kompatible IDE einbindet. Keine Wrapper-Skripte. Kein aufgeblähtes SDK. Nur eine einzige Python-Datei mit zwei Abhängigkeiten.

DESIGN-PRINZIP: Ollama-Omega abstrahiert Ollama nicht. Es stellt die vollständige Ollama-API-Oberfläche über 6 validierte, fehlerbehandelte MCP-Tools ohne Informationsverlust bereit.

Architektur

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP Client (IDE)                  │
│         Claude Desktop / Antigravity / etc.          │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │ stdio (JSON-RPC 2.0)
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│              ollama_mcp_server.py                     │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────────┐    │
│  │ Validator│ │ Dispatch │ │ Singleton httpx   │    │
│  │ + Schema │→│ Router   │→│ AsyncClient       │    │
│  └──────────┘ └──────────┘ │ (no redirects)    │    │
│                             └─────────┬─────────┘    │
└───────────────────────────────────────┼──────────────┘
                                        │ HTTP
┌───────────────────────────────────────▼──────────────┐
│                  Ollama Daemon                        │
│    Local models (GPU) │ Cloud models (API proxy)      │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

Tools (6)

Tool

Zweck

ollama_health

Überprüft die Konnektivität und listet aktuell laufende/geladene Modelle auf

ollama_list_models

Listet alle verfügbaren Modelle mit Größe, Ladestatus und Änderungsdatum auf

ollama_chat

Sendet eine Chat-Vervollständigungsanfrage mit Nachrichtenverlauf und System-Prompt

ollama_generate

Generiert eine Antwort für einen gegebenen Prompt ohne Chat-Verlauf

ollama_show_model

Zeigt detaillierte Informationen zu einem bestimmten Modell an (Lizenz, Parameter)

ollama_pull_model

Lädt ein Modell aus der Ollama-Bibliothek herunter

Härtungs-Audit

#

Kategorie

Abschwächung

1

SSRF

Weiterleitungen im httpx-Client deaktiviert (follow_redirects=False)

2

Ressourcenleck

Singleton AsyncClient – ein Verbindungspool für die Lebensdauer des Servers

3

Eingabevalidierung

_validate_required()-Gate bei jedem Tool vor jedem HTTP-Aufruf

4

JSON-Sicherheit

_safe_json()-Wrapper – stürzt bei fehlerhaften Antworten niemals ab

5

Strukturiertes Logging

Alle stderr-Ausgaben über das logging-Modul, nicht über rohes print()

6

DRY-Payloads

_build_options() zentralisiert die Zuordnung von Temperatur/Token

7

Fehlerbereinigung

_error()-Hilfsfunktion – keine Stack-Traces, keine internen Informationen an den Client weitergegeben

Schnellstart

Anforderungen

  • Python 3.11+

  • pip install mcp httpx

Konfiguration in Claude Desktop / Antigravity

{
  "mcpServers": {
    "ollama": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/ollama-mcp",
        "run",
        "python",
        "ollama_mcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONUTF8": "1",
        "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434",
        "OLLAMA_TIMEOUT": "300"
      }
    }
  }
}

Umgebungsvariablen

Variable

Standard

Beschreibung

OLLAMA_HOST

http://localhost:11434

Ollama-Daemon-URL

OLLAMA_TIMEOUT

300

Anfrage-Timeout in Sekunden (lang für große Modell-Downloads/Cloud-Inferenz)

PYTHONUTF8

Auf 1 setzen für Windows-Unicode-Sicherheit

Cloud-Modelle

Ollama-Omega ist versionsunabhängig. Wenn Ihr Ollama-Daemon Cloud-gehostete Modelle bereitstellt (z. B. qwen3.5:397b-cloud über API-Proxy), sind diese über dieselben 6 Tools zugänglich – es ist keine Konfigurationsänderung erforderlich.

Dateistruktur

Ollama-Omega/
  ollama_mcp_server.py     # MCP server (~307 lines) — hardened, single-file
  pyproject.toml            # Package metadata, CLI entry, PyPI classifiers
  requirements.txt          # mcp>=1.0.0, httpx>=0.27.0
  glama.json                # Glama MCP directory registration
  LICENSE                   # MIT
  CHANGELOG.md              # Version history
  tests/
    test_server.py           # 48 tests — tools, dispatch, errors, SSRF, config
  examples/
    basic_usage.py           # Programmatic MCP client example
  docs/
    BUILD_SPEC.md            # Internal build specification

Tests

pip install pytest
python -m pytest tests/ -v

48 Tests decken ab:

  • Tool-Definitionen – Schema-Validierung, erforderliche Felder, Beschreibungen

  • Hilfsfunktionen – Optionen-Builder, Validierung, JSON-Sicherheit, Fehlerformatierung

  • Dispatcher – alle 6 Tool-Pfade mit gemockten HTTP-Antworten

  • Fehlerbehandlung – Verbindung, Timeout, HTTP-Status, Ausnahme-Bereinigung

  • Konfiguration – Umgebungs-Standards, SSRF-Abschwächung, Server-Identität

Begleit-Server

Ollama-Omega ist die Transportschicht für das Omega Brain MCP – episches Gedächtnis über Sitzungen hinweg + 10-Gate VERITAS Build-Pipeline. Zusammen bilden sie den souveränen Intelligence-Stack.

Lizenz

MIT


Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - A tier

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/VrtxOmega/Ollama-Omega'

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