Multi-Model Advisor - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

基本能力

产品定位

Multi-Model Advisor 旨在通过整合多个 AI 模型的响应，为用户提供更全面、多样化的建议和答案。

核心功能

• 查询多个 Ollama 模型以获取单一问题的答案
• 为每个模型分配不同的角色/人格
• 查看系统上所有可用的 Ollama 模型
• 为每个模型定制系统提示
• 通过环境变量进行配置
• 与 Claude for Desktop 无缝集成

适用场景

• 需要多角度分析的问题
• 需要综合不同 AI 模型观点的决策支持
• 需要多样化创意的场景

工具列表

1. list-available-models: 显示系统上所有可用的 Ollama 模型
2. query-models: 向多个模型发送查询问题

常见问题解答

1. Ollama 连接问题
2. 确保 Ollama 正在运行 (ollama serve)
3. 检查 .env 文件中的 OLLAMA_API_URL 是否正确

4. 尝试在浏览器中访问 http://localhost:11434 验证 Ollama 是否响应

5. 模型未找到

6. 检查是否已使用 ollama pull <model-name> 拉取模型
7. 使用 ollama list 验证确切的模型名称

8. 使用 list-available-models 工具查看所有可用模型

9. Claude 未显示 MCP 工具

10. 确保在更新配置后已重启 Claude
11. 检查 claude_desktop_config.json 中的绝对路径是否正确

12. 查看 Claude 的日志以获取错误消息

13. 内存不足

14. 尝试指定较小的模型（参见基本用法）
15. 考虑升级内存

使用教程

使用依赖

• Node.js 16.x 或更高版本
• 已安装并运行的 Ollama（参见 Ollama 安装）
• Claude for Desktop（用于完整的顾问体验）

安装教程

通过 Smithery 安装

bash
npx -y @smithery/cli install @YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp --client claude

手动安装

1. 克隆仓库:
   bash
git clone https://github.com/YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp.git
cd multi-ai-advisor-mcp

2. 安装依赖:
   bash
npm install

3. 构建项目:
   bash
npm run build

4. 安装所需的 Ollama 模型:
   bash
ollama pull gemma3:1b
ollama pull llama3.2:1b
ollama pull deepseek-r1:1.5b

调试方式

1. 创建并配置 .env 文件
2. 连接到 Claude for Desktop
3. 使用 list-available-models 工具检查可用模型
4. 使用 query-models 工具测试多模型查询功能