Ollama-Omega MCP server

Ollamaエコシステム全体（ローカルモデルからクラウドホストの巨大モデルまで）を、あらゆるMCP対応IDEにブリッジする堅牢なMCPサーバーです。ラッパースクリプトや肥大化したSDKは不要。2つの依存関係を持つ単一のPythonファイルのみで構成されています。

設計原則: Ollama-OmegaはOllamaを抽象化しません。6つの検証済みでエラーハンドリングされたMCPツールを通じて、情報損失ゼロでOllama APIの全機能を提供します。

アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    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)      │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

ツール (6)

ツール	目的
`ollama_health`	接続確認および現在実行中/ロード済みのモデル一覧の取得
`ollama_list_models`	サイズ、ロード状態、更新日を含む利用可能な全モデルの一覧表示
`ollama_chat`	メッセージ履歴とシステムプロンプトを含むチャット完了リクエストの送信
`ollama_generate`	チャット履歴なしで、指定されたプロンプトに対する応答を生成
`ollama_show_model`	特定のモデルに関する詳細情報（ライセンス、パラメータ）の表示
`ollama_pull_model`	Ollamaライブラリからモデルをダウンロード

ハードニング監査

#	カテゴリ	対策
1	SSRF	httpxクライアントでのリダイレクトを無効化 (`follow_redirects=False`)
2	リソースリーク	シングルトン `AsyncClient` — サーバーのライフサイクル全体で1つの接続プールを使用
3	入力検証	HTTP呼び出し前の全ツールに対する `_validate_required()` ゲート
4	JSONの安全性	`_safe_json()` ラッパー — 不正な形式の応答でもクラッシュしない
5	構造化ログ	生の `print()` ではなく `logging` モジュール経由の全stderr出力
6	DRYペイロード	`_build_options()` による温度/トークンマッピングの集約
7	エラーのサニタイズ	`_error()` ヘルパー — スタックトレースや内部情報をクライアントに漏洩させない

クイックスタート

要件

Python 3.11+
pip install mcp httpx

Claude Desktop / Antigravityでの設定

{
  "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"
      }
    }
  }
}

環境変数

変数	デフォルト	説明
`OLLAMA_HOST`	`http://localhost:11434`	OllamaデーモンのURL
`OLLAMA_TIMEOUT`	`300`	リクエストタイムアウト（秒）（大規模モデルのプルやクラウド推論用に長めに設定）
`PYTHONUTF8`	—	WindowsでのUnicode安全性のために `1` に設定

クラウドモデル

Ollama-Omegaはバージョンに依存しません。Ollamaデーモンがクラウドホストモデル（例：APIプロキシ経由の qwen3.5:397b-cloud）を公開している場合、設定変更なしで同じ6つのツールを通じてアクセス可能です。

ファイル構造

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

テスト

pip install pytest
python -m pytest tests/ -v

以下の48のテストを網羅：

ツール定義 — スキーマ検証、必須フィールド、説明
ヘルパー関数 — オプションビルダー、検証、JSONの安全性、エラーフォーマット
ディスパッチャー — モックされたHTTP応答による6つのツールパスすべて
エラーハンドリング — 接続、タイムアウト、HTTPステータス、例外のサニタイズ
設定 — 環境変数のデフォルト値、SSRF対策、サーバーID

コンパニオンサーバー

Ollama-Omegaは Omega Brain MCP のトランスポート層です。これはセッション横断的なエピソード記憶と10ゲートのVERITASビルドパイプラインを備えています。これらを組み合わせることで、ソブリンインテリジェンススタックが形成されます。

ライセンス

MIT

Ollama-Omega