多模型顾问
(锵锵四人行)
一个模型上下文协议（MCP）服务器，查询多个Ollama模型并组合它们的响应，为单个问题提供不同的AI视角。这创造了一种“顾问委员会”的方法，克劳德可以将多种观点与自己的观点结合起来，提供更全面的答案。
graph TD
A[Start] --> B[Worker Local AI 1 Opinion]
A --> C[Worker Local AI 2 Opinion]
A --> D[Worker Local AI 3 Opinion]
B --> E[Manager AI]
C --> E
D --> E
E --> F[Decision Made]特性
- 用一个问题查询多个Olama模型
- 为每个模型分配不同的角色/人物角色
- 查看您系统上所有可用的Olama型号
- 为每个模型自定义系统提示
- 通过环境变量进行配置
- 与Claude for Desktop无缝集成
先决条件
- Node.js 16.x或更高版本
- Ollama已安装并正在运行（参见 Ollama安装)
- Claude for Desktop（提供完整的咨询体验）
安装
通过Smithery安装
通过以下方式自动安装Claude Desktop的multi-ai-advisor-mcp 史密瑟里:
npx -y @smithery/cli install @YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp --client claude手动安装
- 克隆此存储库：
git clone https://github.com/YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp.git
cd multi-ai-advisor-mcp- 安装依赖项：
npm install- 构建项目：
npm run build- 安装所需的Olama型号：
ollama pull gemma3:1b
ollama pull llama3.2:1b
ollama pull deepseek-r1:1.5b配置
创建一个 .env 使用您所需的配置在项目根目录中创建文件：
# Server configuration
SERVER_NAME=multi-model-advisor
SERVER_VERSION=1.0.0
DEBUG=true
# Ollama configuration
OLLAMA_API_URL=http://localhost:11434
DEFAULT_MODELS=gemma3:1b,llama3.2:1b,deepseek-r1:1.5b
# System prompts for each model
GEMMA_SYSTEM_PROMPT=You are a creative and innovative AI assistant. Think outside the box and offer novel perspectives.
LLAMA_SYSTEM_PROMPT=You are a supportive and empathetic AI assistant focused on human well-being. Provide considerate and balanced advice.
DEEPSEEK_SYSTEM_PROMPT=You are a logical and analytical AI assistant. Think step-by-step and explain your reasoning clearly.连接到Claude for Desktop
- 找到您的Claude for Desktop配置文件：
- MacOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- 编辑文件以添加Multi-Model Advisor MCP服务器：
{
"mcpServers": {
"multi-model-advisor": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/multi-ai-advisor-mcp/build/index.js"]
}
}
}- 替换
/absolute/path/to/带有项目目录的实际路径
- 重新启动桌面版的Claude
用法
连接到Claude for Desktop后，您可以通过多种方式使用Multi-Model Advisor：
列出可用型号
您可以在系统上看到所有可用型号：
Show me which Ollama models are available on my system这将显示所有已安装的Olama型号，并指示哪些型号配置为默认值。
基本用法
只需让Claude使用多模型顾问：
what are the most important skills for success in today's job market,
you can use gemma3:1b, llama3.2:1b, deepseek-r1:1.5b to help you Claude将查询所有默认模型，并根据它们的不同视角提供综合响应。
运作原理
- MCP服务器公开了两个工具：
- list-available-models：显示系统上的所有Olama型号 - query-models：用问题查询多个模型
- 当你问克劳德一个关于多模型顾问的问题时：
- 克劳德决定使用 query-models 工具 - 服务器将您的问题发送给多个Ollama模型 - 每个模型都以其视角做出回应 - 克劳德收到所有回复，并综合出一个全面的答案
- 每个模型可以分配不同的“角色”或角色，鼓励不同的观点。
故障排除
Ollama连接问题
如果服务器无法连接到Ollama：
- 确保Ollama正在运行(
ollama serve) - 检查.env文件中的OLLAMA_API_URL是否正确
- 尝试访问http://localhost:11434在浏览器中验证Ollama是否有响应
未找到型号
如果某个模型被报告为不可用：
- 检查您是否已使用以下命令拉取模型
ollama pull - 使用验证确切的型号名称
ollama list - 使用
list-available-models查看所有可用型号的工具
Claude未显示MCP工具
如果工具没有出现在Claude中：
- 确保在更新配置后重新启动了Claude
- 检查claude_desktop_config.json中的绝对路径是否正确
- 查看克劳德的日志以获取错误消息
RAM不足
一些管理者的人工智能模型可能选择了更大的模型，但没有足够的内存来运行它们。您可以尝试指定一个较小的模型（请参阅 基本用法)或者升级存储器。
许可证
MIT许可证
有关更多详细信息，请参阅中的LICENSE文件 此项目存储库
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