Ollama桥
一座桥梁,能够将Ollama的本地LLM能力无缝集成到由MCP驱动的应用程序中,使用户能够在本地管理和运行AI模型,并实现完整的API覆盖。
可用工具 (10 个)
该服务在 MCP 协议中暴露的工具,AI 可按需调用
serve
Start Ollama server
该工具无需必填参数,直接调用即可
create 2 个参数 需填 2 项
Create a model from a Modelfile
必填参数:name、modelfile
show 1 个参数 需填 1 项
Show information for a model
必填参数:name
run 3 个参数 需填 2 项
Run a model
必填参数:name、prompt
pull 1 个参数 需填 1 项
Pull a model from a registry
必填参数:name
push 1 个参数 需填 1 项
Push a model to a registry
必填参数:name
list
List models
该工具无需必填参数,直接调用即可
cp 2 个参数 需填 2 项
Copy a model
必填参数:source、destination
rm 1 个参数 需填 1 项
Remove a model
必填参数:name
chat_completion 4 个参数 需填 2 项
OpenAI-compatible chat completion API
必填参数:model、messages
服务介绍
Ollama MCP 服务器
🚀 一个强大的桥梁,连接 Ollama 和 Model Context Protocol (MCP),使您能够将 Ollama 的本地 LLM 功能无缝集成到您的 MCP 驱动的应用程序中。
🌟 特性
完整的 Ollama 集成
- 全面的 API 覆盖:通过简洁的 MCP 接口访问所有重要的 Ollama 功能
- 兼容 OpenAI 的聊天:可作为 OpenAI 聊天完成 API 的即插即用替代品
- 本地 LLM 动力:在本地运行 AI 模型,完全控制和隐私保护
核心功能
-
🔄 模型管理
- 从注册表拉取模型
- 将模型推送到注册表
- 列出可用模型
- 从 Modelfiles 创建自定义模型
- 复制和删除模型
-
🤖 模型执行
- 使用可定制的提示运行模型
- 具有系统/用户/助手角色的聊天完成 API
- 可配置参数(温度、超时)
- 支持直接响应的原始模式
-
🛠 服务器控制
- 启动和管理 Ollama 服务器
- 查看详细的模型信息
- 错误处理和超时管理
🚀 快速开始
前提条件
- Ollama 已安装在您的系统上
- Node.js 和 npm/pnpm
安装
- 安装依赖项:
pnpm install
- 构建服务器:
pnpm run build
配置
将服务器添加到您的 MCP 配置中:
对于 Claude Desktop:
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
}
}
}
}
🛠 使用示例
拉取并运行模型
// 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"
}
});
聊天完成(兼容 OpenAI)
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
}
});
创建自定义模型
await mcp.use_mcp_tool({
server_name: "ollama",
tool_name: "create",
arguments: {
name: "custom-model",
modelfile: "./path/to/Modelfile"
}
});
🔧 高级配置
OLLAMA_HOST:配置自定义的 Ollama API 端点(默认:http://127.0.0.1:11434)- 模型执行的超时设置(默认:60 秒)
- 控制响应随机性的温度设置(范围:0-2)
🤝 贡献
欢迎贡献!请随时:
- 报告错误
- 提出新功能建议
- 提交拉取请求
📝 许可证
MIT 许可证 - 欢迎在您的项目中自由使用!
为 MCP 生态系统而建❤️