mcp-ollama
mcp-ollama
MCP-сервер, оборачивающий локальные модели Ollama для разгрузки оркестраторов с оплатой за API.
Предоставляет девять инструментов, которые передают работу локальной модели (генерация текста, суммаризация, задачи по коду, механические преобразования, создание коммитов/PR/changelog). Оркестратор решает, что направить локально; этот сервер выполняет маршрутизацию.
Транспорт: stdio
Среда выполнения: Node 18+
Модель по умолчанию:
hermes3:8b(можно переопределить черезOLLAMA_MODEL)Хост Ollama:
http://localhost:11434(можно переопределить черезOLLAMA_HOST)Не содержит весов моделей, не делает внешних вызовов в облако, нет телеметрии. Каждый запрос остается на хосте, где запущен Ollama.
Лицензия: Apache-2.0
Зачем
Оркестраторы с оплатой за токен (Claude Code, Cursor, Anthropic API, Cline, Aider) берут плату за каждую классификацию, каждый docstring, каждое сообщение коммита. Большая часть этой работы не требует использования передовых моделей. При перенаправлении на Ollama на той же машине та же работа выполняется бесплатно и быстрее. mcp-ollama — это поверхность маршрутизации.
Оркестрирующая модель решает, что и куда направлять. Этот сервер — это «сантехника», он не пытается быть умным в классификации задач. Выберите нужный инструмент, передайте текст, получите результат.
Related MCP server: ProjectBrain
Установка
Из исходного кода
git clone https://github.com/true-alter/mcp-ollama.git
cd mcp-ollama
npm install
npm run buildВам также потребуется запущенный экземпляр Ollama с хотя бы одной загруженной моделью:
# Default — 8B, fast, good for classifications and short generations
ollama pull hermes3:8b
# Optional — code-specialised, heavier, better for local_code tasks
ollama pull qwen2.5-coder:32bDocker
docker build -t mcp-ollama .
docker run -i --rm \
-e OLLAMA_HOST=http://host.docker.internal:11434 \
-e OLLAMA_MODEL=hermes3:8b \
mcp-ollamaПредоставленный Dockerfile указывает на host.docker.internal:11434, чтобы контейнер мог связаться с Ollama на хосте.
Запуск (stdio)
node dist/index.jsСерверы stdio запускаются MCP-клиентом (Claude Code, Cursor и т.д.) — запуск напрямую полезен только для отладки.
Настройка Claude Code
claude mcp add --transport stdio ollama -- node /absolute/path/to/mcp-ollama/dist/index.jsИли в ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"ollama": {
"transport": "stdio",
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/mcp-ollama/dist/index.js"],
"env": {
"OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434",
"OLLAMA_MODEL": "hermes3:8b"
}
}
}
}Инструменты
Инструмент | Назначение |
| Генерация общего назначения с системным промптом + промптом пользователя |
| Суммаризация блока текста |
| Анализ текста по конкретному вопросу |
| Создание черновика контента в заданном стиле |
| Задачи по коду: docstring / тест / объяснение / ревью / типы / рефакторинг |
| Задачи на основе diff: коммит / описание PR / changelog / резюме / влияние |
| Механические преобразования кода |
| Список моделей, доступных на локальном хосте Ollama |
| Загрузка модели на локальный хост Ollama |
Полные схемы инструментов доступны через интроспекцию MCP — любой MCP-совместимый клиент перечислит их автоматически.
Переменные окружения
Переменная | По умолчанию | Назначение |
|
| HTTP-эндпоинт Ollama |
|
| Модель по умолчанию, если вызов инструмента не задает |
Любой вызов инструмента может явно переопределить model — значение по умолчанию из переменных окружения применяется только если параметр не задан. local_code обычно лучше работает со специализированной моделью, передаваемой при каждом вызове, в то время как local_summarize и local_draft хорошо работают с моделью по умолчанию.
Рекомендации по выбору модели
Рабочая нагрузка | Рекомендуемая модель | Обоснование |
Классификация, однострочники, теги |
| Самый быстрый отклик, дешево в запуске |
Сообщения коммитов, changelogs, резюме |
| Выше качество, все еще комфортно на 16GB GPU |
Ревью кода, docstrings, тесты |
| Специализация на коде |
Резервная / неизвестная модель | что вернет | Сначала проверьте, затем направляйте |
Используйте local_models в начале сессии, если не уверены, что доступно на хосте.
Устранение неполадок
Ollama error 404 при вызове инструмента. Модель не загружена. Выполните ollama pull <name> или вызовите local_pull из клиента.
fetch failed / соединение отклонено. Ollama не запущен, или OLLAMA_HOST указывает не туда. Проверьте с помощью curl $OLLAMA_HOST/api/tags. Внутри контейнера localhost — это сам контейнер, используйте host.docker.internal на macOS/Windows или bridge IP на Linux.
Вызовы инструментов кажутся медленными. Первый вызов «холодной» модели требует времени на загрузку. Последующие вызовы в рамках того же процесса Ollama проходят намного быстрее. Если модель больше доступной VRAM, Ollama переключается на CPU — следите за ollama ps для подтверждения.
Пустой или обрезанный вывод. max_tokens по умолчанию равен 2048 для каждого инструмента. Для длинных генераций передавайте max_tokens явно в вызове инструмента.
Безопасность
mcp-ollama не делает никаких сетевых вызовов, кроме настроенного OLLAMA_HOST. Он не отправляет телеметрию, аналитику или пинги автообновления. Входные данные инструментов передаются в HTTP API Ollama дословно, а ответ возвращается обратно; сам сервер не хранит состояние между вызовами.
Если вы запускаете Ollama на localhost (по умолчанию), весь цикл остается на хосте. Если вы указываете OLLAMA_HOST на удаленный эндпоинт, считайте политику безопасности этого эндпоинта авторитетной — опечатка, отправляющая промпты на сторонний хост, вполне возможна.
Чтобы сообщить о проблеме безопасности, см. SECURITY.md.
Участие в разработке
Баг-репорты и небольшие патчи приветствуются — см. CONTRIBUTING.md. Более крупные изменения дизайна: пожалуйста, сначала откройте issue, чтобы мы могли обсудить объем работ, прежде чем вы потратите время.
Часть ALTER
mcp-ollama поддерживается ALTER как часть инфраструктуры идентификации для экономики ИИ. MCP-сервер идентификации ALTER размещен по адресу mcp.truealter.com — см. @truealter/sdk для TypeScript-клиента.
Лицензия
Apache License 2.0. Полный текст см. в LICENSE. Copyright 2026 Alter Meridian Pty Ltd (ABN 54 696 662 049).
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
No tool schema history has been recorded yet.
This server cannot be installed
Maintenance
Related MCP Connectors
AI Reasoning Cache & Consensus Layer with 11 MCP tools via Streamable HTTP.
AI-native git hosting — repos, PRs, issues, CI gates, and AI code review over MCP (60 tools).
MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
Related MCP Servers
- AlicenseCqualityDmaintenanceA privacy-first MCP server that provides local LLM-enhanced tools for code analysis, security scanning, and automated task execution using backends like Ollama and LM Studio. It enables symbol-aware code reviews and workspace exploration while ensuring that all code and analysis remain strictly on your local machine.36ISC
- AlicenseBqualityBmaintenanceLocal MCP server providing project cognition capabilities for AI coding agents, including context packs, impact analysis, and git diff review through stdio communication.103MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceSelf-hosted MCP server using Ollama for local AI-powered code analysis, refactoring, and optimization. Integrates with VS Code via Continue or Roo.MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceMCP server for reviewing code changes using LLMs, supporting Copilot, Ollama, and OpenAI-compatible endpoints.MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/true-alter/mcp-ollama'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server