MCP-Ollama 客户端

这是一个小型命令行聊天客户端，具有以下特点：

1. 完全离线运行，通过Ollama与本地大语言模型（LLM）交互
2. 与任意数量的Model-Context-Protocol (MCP)服务器通信，所有服务器都在一个config.json中声明

启动时，客户端会启动每个服务器，获取它们的工具模式，前缀工具名称（如postgres.*，filesystem.*等），并将合并后的列表提供给模型。 大语言模型决定针对每个用户请求调用哪个服务器。

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功能

功能	备注
本地大语言模型优先	默认模型是qwen3:14b，但任何Ollama暴露的功能调用模型都可以工作。不需要云密钥。
多服务器开箱即用	PostgreSQL、文件系统或您自己的MCP服务器可以并排运行；所有服务器都在config.json中定义。
无冲突工具名称	工具以<server>.<tool>的形式暴露，因此名称永远不会冲突。

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要求

组件	测试版本
Python	≥ 3.12
Ollama	≥ 0.8.0
MCP服务器	支持stdio传输的任何服务器

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快速开始

# 1. 克隆
git clone https://github.com/Nagharjun17/MCP-Ollama-Client.git
cd mcp-ollama-client

# 2. 设置环境
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip sync pyproject.toml         # 或：uv pip install -r uv.lock

# 3. 拉取本地模型
ollama pull qwen3:14b

# 4. 编辑`config.json`中的模型名称、DATABASE_URI等，并下载所需的MCP服务器。在我的情况下：
uv pip install postgres-mcp

# 5. 运行
uv run client.py

启动日志示例：

🔌 启动MCP服务器：postgres
🔌 启动MCP服务器：filesystem
🛠️  聚合工具：['postgres.list_schemas', 'filesystem.read_file', ...]
>>>

输入自然语言查询；模型将决定何时以及如何调用暴露的工具。

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config.json 格式

{
  "llm": {
    "model": "qwen3:14b",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 2048
  },

  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "postgres-mcp",
      "args": ["--access-mode=restricted"],
      "env": {
        "DATABASE_URI": "postgresql://user:pass@localhost:5432/db"
      }
    },

    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/mnt/smbshare/"
      ]
    }
  }
}

mcpServers下的键成为前缀（如*postgres.*，filesystem.***）。*

每个服务器作为其自身的*stdio*子进程启动。

添加或删除服务器无需修改*client.py**。*

一切保持本地化，所有内容在单个文件中可配置。