巴赫mcp
bach-mcp 桥梁 bach.roll 在Max中，AI有两种模式：
- 克劳德模式：克劳德桌面\MCP(
py/main.py)\最大 - 本地模式：Ollama+Qwen(
py/main_local.py)\最大
依赖关系说明
使用 requirements.txt （生成自 requirements.in).
- 请使用：
requirements.txt - 源文件：
requirements.in - 请勿使用：
pip_requirements.txt（它不是此回购的一部分）
文件映射（每个文件的用途）
根文件
README.md：设置和使用。environment.yml：Conda-env定义（Python 3.11）。requirements.in：直接依赖Python(mcp,requests).requirements.txt：pip安装的固定、编译的依赖锁。claude_desktop_config.json：示例Claude Desktop MCP服务器配置（编辑绝对路径）。.gitignore：不包括缓存/构建/本地工件（包括.DS_Store和__pycache__)..gitattributes：Git文本规范化。
Python入口点
py/main.py：开始BachMCPServer，创建FastMCP应用程序，在Claude Desktop的stdio上运行MCP。py/main_local.py：使用Ollama/Qwen的本地终端REPL模式。
Python包(py/bach_mcp)
py/bach_mcp/__init__.py：公共出口。py/bach_mcp/server.py：高级网桥服务器（消息队列、发送/等待帮助程序、生命周期）。py/bach_mcp/tcp.py：低级TCP服务器/客户端类(3001入境，3000出境）。py/bach_mcp/mcp_app.py：Claude面临FastMCP工具注册（46个工具）。py/bach_mcp/ollama_bridge.py：Ollama聊天客户端+工具调用循环+工具执行器。py/bach_mcp/ollama_utils.py：Ollama启动、模型发现、模型选择/拉取菜单。py/bach_mcp/tool_registry.py：Qwen的本地工具模式(core和extended集）。
最大包文件数
max/bach-mcp/patchers/bach-mcp.maxpat：修补程序包含bach.roll,bach.portal，以及node.script.max/bach-mcp/js/bachTCP.js：Max TCP网桥的节点。
- Max继续收听 0.0.0.0:3000 用于Python命令。 - Max客户端连接到Python 127.0.0.1:3001 用于回复/事件。
生成/非源工件
.DS_Store,__pycache__/,*.pyc：生成的文件，不是运行时逻辑的一部分。
设置（两种模式共享）
- 克隆：
git clone https://github.com/agustinissidoro/bach-mcp.git
cd bach-mcp- 创建/激活环境：
conda env create -f environment.yml
conda activate bach-mcp- 从以下位置安装Python依赖项
requirements.txt:
python -m pip install -r requirements.txt- 安装Max软件包：
复制 max/bach-mcp 进入Max包。
- macOS默认值：
~/Documents/Max 9/Packages/ - Windows默认值：
%USERPROFILE%\Documents\Max 9\Packages\
- 在Max中，打开
max/bach-mcp/patchers/bach-mcp.maxpat并启动Node脚本(script start).
模式1：克劳德模式（MCP）
- 安装克劳德桌面：
https://claude.ai/download - 将Claude Desktop指向此MCP服务器。
Claude配置文件位置：
- macOS：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 窗户：
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
例子：
{
"mcpServers": {
"bach-mcp": {
"command": "/absolute/path/to/python",
"args": ["/absolute/path/to/bach-mcp/py/main.py"],
"cwd": "/absolute/path/to/bach-mcp"
}
}
}然后完全重新启动Claude Desktop。
模式2：本地模式（Ollama+Qwen）
- 安装Ollama：
https://ollama.com - 启动本地模式：
python py/main_local.py发生了什么：
- 确保Ollama正在运行（启动
ollama serve如果需要）。 - 显示交互式模型选择器（已安装的模型）。
- 如果不存在模型，则提供从已知Qwen标签的拉取/下载。
- 启动终端聊天循环，并通过同一TCP网桥将工具调用路由到Max。
- 使用
core默认情况下，此入口点中的工具层(BridgeConfig.extended_tools=False).
适用于较大的本地型号（32B/72B）：
python py/bach_mcp/ollama_bridge.pyREPL自动启用 extended 32B/72B标签的工具。
Ollama+Qwen实施细节
本地模式使用以下组件：
- 模型生命周期(
py/bach_mcp/ollama_utils.py)
QWEN_MODELS定义已知的Qwen标签和偏好顺序。ensure_ollama_running()检查/api/tags并在需要时启动Ollama。select_model()显示已安装的型号，并支持拉取新型号。
- 网桥配置(
py/bach_mcp/ollama_bridge.py)
BridgeConfig定义模型、回退模型、温度、令牌限制、TCP端口和工具层。- 默认传输与克劳德模式相同：传出
3000，传入3001.
- 工具调用循环(
py/bach_mcp/ollama_bridge.py)
OllamaClient.chat()打电话给Ollama/api/chat随着tools.OllamaBridge._run_tool_loop()执行迭代工具循环（最多max_tool_rounds).- 在缺少模型时，它可以从配置列表切换到已安装的回退模型。
- 工具执行(
py/bach_mcp/ollama_bridge.py+py/bach_mcp/tool_registry.py)
tool_registry.py定义了两个本地工具集：
- 核心：12个工具（默认，适用于较小型号） - 扩展：共46个工具（核心+高级）
ToolExecutor通过将工具名称映射到Max命令BachMCPServer.
- 共享最大传输(
py/bach_mcp/server.py+py/bach_mcp/tcp.py)
- 两种模式的运输栈相同。
- 命令转到端口上的Max
3000；响应/事件再次出现3001.
可选：重新生成 requirements.txt
如果你改变 requirements.in，使用pip工具重建锁文件：
pip-compile --output-file=requirements.txt requirements.in