Multi-Model Advisor MCP Server

Hvad gør “Multi-Model Advisor” MCP Server?

Multi-Model Advisor MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server, der er designet til at forbinde AI-assistenter med flere lokale Ollama-modeller, så de kan forespørge flere modeller på samme tid og kombinere deres svar. Denne tilgang, beskrevet som et “rådgivningsråd”, gør det muligt for AI-systemer som Claude at sammenfatte forskellige synsvinkler fra flere modeller og derved levere mere fyldige og nuancerede svar på brugerens spørgsmål. Serveren understøtter tildeling af forskellige roller eller personaer til hver model, tilpassede system-prompter og integrerer problemfrit med miljøer som Claude til Desktop. Den forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at lette opgaver som at sammenfatte modelholdninger, understøtte avanceret beslutningstagning og give rigere kontekstuel information fra flere AI-kilder.

Liste over prompter

• ⛔ Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er dokumenteret i repo eller README.

Liste over ressourcer

• ⛔ Ingen specifikke MCP-ressourcer er nævnt i repo eller dokumentation.

Liste over værktøjer

• ⛔ Repo’et giver ikke en direkte værktøjsliste i en server.py eller lignende fil, og værktøjsgrænseflader er heller ikke eksplicit dokumenteret i README eller filtræet.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Sammenfattede modelholdninger: Udviklere kan bruge serveren til at få flere perspektiver fra forskellige Ollama-modeller på ét spørgsmål, hvilket fører til mere afbalancerede og informerede beslutninger.
• Rollebaseret forespørgsel: Ved at tildele forskellige roller eller personaer til hver model kan man simulere forskellige ekspertvinkler til scenarieanalyse eller brainstorming.
• Systemoverblik over modeller: Ved at se alle tilgængelige Ollama-modeller på systemet kan brugeren vælge den bedste kombination til deres specifikke brugssag.
• Samarbejdende AI-beslutningstagning: “Rådgivningsråds”-tilgangen hjælper med at sammenfatte forskellige modeloutputs, hvilket er værdifuldt i komplekse problemløsningsopgaver eller når konsensus er nødvendig.
• Arbejdsflow-integration: Problemfri integration med Claude til Desktop og andre MCP-kompatible klienter understøtter øget udviklerproduktivitet og nem adgang til multi-model indsigter.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js 16.x eller nyere er installeret.
2. Installer og kør Ollama, og sørg for, at nødvendige modeller er tilgængelige.
3. Rediger din Windsurf-konfigurationsfil for at tilføje Multi-Model Advisor MCP Server.
4. Tilføj følgende JSON-udsnit til din mcpServers-sektion:

   {
     "multi-ai-advisor-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp@latest"],
       "env": {
         "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434"
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificer at serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Installer Node.js 16.x eller nyere.
2. Sørg for, at Ollama kører og nødvendige modeller er hentet.
3. Brug Smithery til én-trins installation:

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

4. Alternativt, tilføj dette blok til din Claude MCP-konfiguration:

   {
     "multi-ai-advisor-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp@latest"],
       "env": {
         "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434"
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Claude, og verificer integrationen.

Cursor

1. Installer Node.js og Ollama.
2. Rediger Cursors MCP-serverkonfiguration til at inkludere:

   {
     "multi-ai-advisor-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp@latest"],
       "env": {
         "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434"
       }
     }
   }
   

3. Gem konfigurationen, genstart Cursor og verificer MCP-tilgængelighed.

Cline

1. Sørg for forudsætninger: Node.js, Ollama, nødvendige modeller.
2. Find og rediger Clines MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj:

   {
     "multi-ai-advisor-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp@latest"],
       "env": {
         "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434"
       }
     }
   }
   

4. Gem, genstart Cline, og bekræft at MCP fungerer.

Sikring af API-nøgler

For at sikre API-nøgler eller følsomme miljøvariabler skal du bruge env-feltet i din konfiguration:

{
  "multi-ai-advisor-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp@latest"],
    "env": {
      "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434",
      "MY_SECRET_API_KEY": "${MY_SECRET_API_KEY}"
    }
  }
}

Sæt miljøvariabler i dit OS eller CI/CD-pipeline for at undgå hardcoding af hemmeligheder.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion skal du indsætte dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "multi-ai-advisor-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “multi-ai-advisor-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Overblik

Vores vurdering

Multi-Model Advisor MCP er veldokumenteret i opsætning og tilbyder en unik “rådgivningsråd”-tilgang, men mangler gennemsigtighed omkring prompter, ressourcer og værktøjer. Dens værdi er høj til multi-model beslutningsarbejdsgange, dog ville flere tekniske detaljer forbedre den. Jeg vil vurdere denne MCP til 6/10 baseret på de to tabeller, da den dækker det grundlæggende og tilbyder en overbevisende brugssag, men savner dybde i teknisk dokumentation.

MCP Score