🤖 mcp-ollama-beeai

一个最小化的客户端应用程序，用于与本地 OLLAMA 模型进行交互，利用多个 MCP 代理工具，并使用 BeeAI 框架。

下面是该客户端应用程序的示例视觉图，显示了带有聊天界面的 Postgres 数据库操作，以及 AI 采取的思考步骤，以使用正确的 MCP 代理并转换请求和响应： <video controls loop muted poster="https://raw.githubusercontent.com/tamdilip/mcp-ollama-beeai/docs/demo-pic.png" src="https://github.com/user-attachments/assets/618b76b5-111c-493f-a0fe-d974b915d619" title="演示视频"></video>

使用方法

📋 前提条件

1. 本地 ollama 服务器

在您的本地机器上安装并运行 ollama，使用以下命令。

• 确保您的机器有足够的内存，至少 16GB RAM，以便模型正常运行。
• 如果您打算使用远程服务器来运行模型，则可以跳过本地安装。

        $ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
        $ ollama serve
        $ ollama pull llama3.1

2. MCP 服务器列表配置

在根目录下的 mcp-servers.json 文件中添加您的 MCP 代理，以便应用程序能够识别并与其一起工作。

• 默认包括的服务器有 postgres 和 fetch。请确保更新您的 Postgres 连接 URL
• 其他可用的 MCP 代理工具列表：https://modelcontextprotocol.io/examples

3. .env

如果您想使用不同的 LLM 模型和 LLM 服务器，请在 npm start 之前覆盖以下属性。

        OLLAMA_CHAT_MODEL=llama3.1
        OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/api

🎮 启动您的应用程序

        $ git clone https://github.com/tamdilip/mcp-ollama-beeai.git
        $ cd mcp-ollama-beeai
        $ npm i
        $ npm start

应用程序启动并运行后，在浏览器中访问 -> http://localhost:3000

额外上下文：

• 默认情况下，首次进入时不会引用任何 MCP 代理来回答问题。
• 可以从 UI 的 Server 和 tools 下拉菜单中选择要使用的相应 MCP 代理。
• 使用 BeeAI 框架简化 ReAct（Reason And Act）代理与 MCP 工具的设置。
• 使用 Markdown JS 库以适当的可读视觉格式呈现响应。

愉快编码 :) !!