mcp-client-for-ollama
mcp-client-for-ollamaは、Ollamaを使用してModel Context Protocol（MCP）サーバーと対話するためのシンプルで強力なPythonクライアントです。このクライアントを利用することで、ローカルの大規模言語モデル（LLM）がツールを使用できるようになります。主にAPIとの通信を行い、効率的なワークフローを実現します。
GitHubスター
215
ユーザー評価
未評価
お気に入り
0
閲覧数
131
フォーク
35
イシュー
10
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Python 3.10以上インストール方法
インストール方法
前提条件
Python: 3.10以上
インストール手順
1. リポジトリのクローン
bash
git clone https://github.com/jonigl/mcp-client-for-ollama.git
cd mcp-client-for-ollama
2. 依存関係のインストール
bash
pip install -r requirements.txt
3. サーバーの起動
bash
python -m mcp_client
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Pythonのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。設定方法
設定方法
基本設定
サーバー設定
~/.config/mcp_client/config.jsonを編集：
json
{
"mcpServers": {
"example-server": {
"url": "http://localhost:3000",
"model": "example-model"
}
}
}
詳細設定
環境変数
必要に応じて以下の環境変数を設定：bash
export MCP_SERVER_URL="http://localhost:3000"
セキュリティ設定
APIキーは環境変数または安全な設定ファイルに保存
ファイルアクセス権限の適切な設定
使用例
使用例
基本的な使用方法
MCPサーバーの基本的な使用方法を以下に示します：コマンドラインでの使用
bash
mcp-client --server example-server --model example-model
プログラムでの使用
python
import requests
response = requests.get('http://localhost:3000/mcp/call', params={'tool': 'example-tool'})
print(response.json())
使用ケース
複数のMCPサーバーを使用して異なるモデルを同時にテストする。
ストリーミングレスポンスを利用してリアルタイムでデータを処理する。
ヒューマンインザループ機能を使用して、ユーザーがモデルの出力を確認し、フィードバックを提供する。
動的モデル切り替えを利用して、異なるタスクに応じた最適なモデルを選択する。