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muse-glimmer-agent

by saram-io
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Muse Glimmer + MCP + Langfuse（ローカル）

最小限の Pydantic AI エージェントで、以下を実現します：

  • muse-glimmer（Meta の 30B エージェントモデル）を ローカルの Ollama インスタンス経由で実行し、

  • MCP を有効化：ローカルの FastMCP サーバー（mcp_server.py）を stdio サブプロセスとして接続し、get_weather、get_current_time、list_ollama_models をエージェントツールとして公開。

  • 可観測性のため、完全なトレース（モデルリクエスト、ツール呼び出し、出力）を ローカルの Langfuse インスタンスに送信します。

前提条件

  • Ollama が実行中で、モデルがプル済みであること：

    ollama pull muse-glimmer

  • ローカルの Langfuse インスタンス（例：Langfuse リポジトリの docker compose を使用）が http://localhost:3000 でアクセス可能であること。

  • uv（または python3 -m venv + pip を使用）。

Related MCP server: MCP Ollama Consult Server

セットアップ

cp .env.example .env   # then fill in your Langfuse keys
uv sync                # installs pydantic-ai, fastmcp, langfuse, ...

.env：

LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-...
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-...
LANGFUSE_BASE_URL=http://localhost:3000
LANGFUSE_HOST=http://localhost:3000

OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
OLLAMA_MODEL=muse-glimmer

実行

uv run python agent.py

エージェントはデモ用の3つのプロンプトに回答し、必要に応じて MCP ツールを呼び出します：

🧑  User: What is the weather in Paris today?
🤖  Agent: Weather in Paris: clear skies, 22°C, humidity 51%.

🧑  User: What time is it in Tokyo right now?
🤖  Agent: The current time in Asia/Tokyo is 2026-08-25 21:04:33 JST.

🧑  User: Which Ollama models are available locally?
🤖  Agent: NAME  ID  SIZE  MODIFIED ...

可観測性（Langfuse）

http://localhost:3000 を開き、トレース を確認。実行ごとに muse-glimmer-mcp-agent という名前のトレースが生成され、モデルリクエスト（入出力トークン）と各 MCP ツール呼び出しのスパンが含まれます。入力、出力、レイテンシー、コストを確認できます。

エージェントを MCP サーバーとして公開する

agent_mcp_server.py はアーキテクチャを反転させます。エージェント自体が MCP サーバー になり、任意の MCP クライアント（Claude Desktop、VS Code、Cursor、別の Pydantic AI エージェントなど）に対して ask_agent(prompt) という1つのツールを公開します。各呼び出しでは Ollama 経由で muse-glimmer を実行し、内部の MCP ツールも保持したまま Langfuse にトレースされます。

サーバーの実行

uv run python agent_mcp_server.py

クライアント設定

任意の MCP クライアントをこのサーバーに設定するには、uv 管理の venv の Python を使用します（uv run --project <repo> python でも動作します）。例：

Claude Desktop — claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "muse-glimmer-agent": {
      "command": "/home/d3lee/.local/bin/uv",
      "args": ["run", "--project", "/home/d3lee/my-repos/pydantic-ai-mcp-server-sample", "python", "agent_mcp_server.py"]
    }
  }
}

VS Code — .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "muse-glimmer-agent": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/home/d3lee/my-repos/pydantic-ai-mcp-server-sample", "python", "agent_mcp_server.py"]
    }
  }
}

Cursor — .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "muse-glimmer-agent": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/home/d3lee/my-repos/pydantic-ai-mcp-server-sample", "python", "agent_mcp_server.py"]
    }
  }
}

ファイル構成

ファイル

説明

agent.py

Pydantic AI エージェント：Ollama モデル + MCP 機能 + Langfuse

mcp_server.py

ローカルツールを公開する FastMCP サーバー（stdio）

agent_mcp_server.py

エージェント自体を MCP サーバーとして公開する（ask_agent ツール）

.env

Langfuse + Ollama の設定

pydantic-ai-mcp-server-sample

Install Server
F
license - not found
B
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
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