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otterbridge (Typangaa)

MCP Server

OtterBridge is a lightweight, mcp server for connecting applications to various Large Language Model providers.

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

3

资源数

0
PythonClaude模型管理Claude DesktopClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

typangaa

提供方

typangaa

最后核验

2026/5/18 02:51

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uv run server.py

详细介绍

文件结构

├── .env.example           # Example environment variables
├── .gitignore             # Files to exclude from git
├── LICENSE                # Open source license (MIT, Apache, etc.)
├── README.md              # Project documentation
├── server.py              # MCP server implementation (previously fastmcp_server.py)
├── requirements.txt       # Python dependencies
└── src/                   # Source code directory
    ├── __init__.py        # Package initialization
    └── services/          # Services
        ├── __init__.py
        └── ollama.py      # Ollama service

水獭桥

OtterBridge是一个轻量级、灵活的服务器,用于将应用程序连接到各种大型语言模型提供商。遵循Anthropic构建有效代理指南中概述的简单性和可组合性原则,OtterBridge为LLM提供了一个干净的界面,同时保持了对不同用例的适应性。

目前支持Olama,并计划扩展以支持ChatGPT和Claude等其他提供商。

特性

  • 供应商不可知:旨在与多家LLM提供商合作(目前为Ollama,ChatGPT和Claude即将推出)
  • 简单、可组合的设计:遵循LLM代理架构的最佳实践
  • 轻量级服务器:采用FastMCP构建,实现可靠、高效的服务器实施
  • 模型管理:轻松访问模型信息和功能

为什么是“水獭桥”?

就像在河岸之间建立联系的水獭一样,OtterBridge在您的应用程序和各种LLM提供商之间创建了无缝的路径。正如水獭适应性强、足智多谋一样,OtterBridge也能适应不同的LLM后端,同时提供一致的接口。

先决条件

在安装OtterBridge之前,您需要:

  1. 没有 已安装并在默认端口上运行
  2. 紫外线 安装用于Python包管理

安装

  1. 克隆此存储库:
git clone https://github.com/yourusername/otterbridge.git
cd otterbridge
  1. 使用uv安装依赖项:
uv add -r requirements.txt
  1. 创建一个 .env 基于提供的文件 .env.example:
cp .env.example .env
  1. 在中配置环境变量 .env 文件。

Claude桌面集成

对于Claude Desktop用户,您需要将OtterBridge添加到Claude Desktop配置中:

  1. 打开您的Claude Desktop配置文件
  2. 添加以下配置(调整路径以匹配您的本地安装):
"otterbridge": {
    "command": "uv",
    "args": [
        "--directory",
        "C:\\Path\\To\\Your\\otterbridge",
        "run",
        "server.py"
    ]
}

用法

启动服务器

OtterBridge可以通过两种方式启动:

  1. 手动启动以进行测试:

:\*\*

uv run server.py
  1. MCP客户端自动启动:

- 使用兼容的MCP客户端(如Claude Desktop)时,OtterBridge将在需要时自动启动

可用工具

OtterBridge通过模型上下文协议(MCP)公开了以下工具:

  • 聊天:向LLM发送消息并获得AI生成的响应
  • list_models:检索有关可用语言模型的信息

工具使用示例

列出可用型号

示例响应:

{
    "status": "connected",
    "server_status": "online",
    "available_models": ["llama3", "llama3.1:8b", "codellama", "llama3.3", "qwen2.5"],
    "available_models_count": 5,
    "message": "Successfully retrieved available Ollama models"
}

聊天完成

示例响应:

{
    "role": "assistant",
    "content": "I'm doing well, thank you for asking! I'm here and ready to help you with any questions or tasks you might have. How can I assist you today?",
    "model": "llama3:latest"
}

配置

OtterBridge可以使用环境变量进行配置:

变量描述默认值
OLLAMA_BASE_URLOllama服务器的URLhttp://localhost:11434
DEFAULT_MODEL要使用的默认模型llama3.3

路线图

  • 2025年第二季度:支持ChatGPT API集成
  • 2025年第3季度:支持Claude API集成

贡献

欢迎投稿!请随时提交拉取请求。

开发指南

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

许可证

该项目根据 MIT许可证.

致谢

奥特布里奇

OtterBridge是一个轻量级的mcp服务器,用于将应用程序连接到各种大型语言模型提供程序。

目录标签

目录标签

PythonClaude模型管理research-and-dataLLM连接本地部署服务器轻量级多提供商支持

支持客户端

Claude DesktopClaude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

2

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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