Servidor MCP Multi-Model Advisor

¿Qué hace el Servidor MCP “Multi-Model Advisor”?

El Servidor MCP Multi-Model Advisor es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar asistentes de IA con múltiples modelos locales de Ollama, permitiendo consultarlos de manera simultánea y combinar sus respuestas. Este enfoque, descrito como un “consejo de asesores”, permite que sistemas de IA como Claude sinteticen puntos de vista diversos de diferentes modelos, resultando en respuestas más completas y matizadas a las consultas de los usuarios. El servidor permite asignar diferentes roles o personalidades a cada modelo, personalizar los prompts del sistema y se integra perfectamente con entornos como Claude para escritorio. Mejora los flujos de trabajo de desarrollo facilitando tareas como la agregación de opiniones de modelos, apoyando la toma de decisiones avanzada y proporcionando información contextual más rica desde múltiples fuentes de IA.

Lista de Prompts

• ⛔ No se documentan plantillas de prompts explícitas en el repositorio ni en el README.

Lista de Recursos

• ⛔ No se listan recursos MCP específicos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

• ⛔ El repositorio no proporciona una lista directa de herramientas en un archivo server.py o similar, ni se documentan interfaces de herramientas explícitamente en el README o la estructura de archivos visible.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Opiniones Agregadas de Modelos: Los desarrolladores pueden utilizar el servidor para obtener múltiples perspectivas de diferentes modelos Ollama sobre una sola pregunta, llevando a decisiones más equilibradas e informadas.
• Consultas Basadas en Roles: Asignar diferentes roles o personalidades a cada modelo permite simular varios puntos de vista expertos para análisis de escenarios o sesiones de lluvia de ideas.
• Visión General del Sistema de Modelos: Al visualizar todos los modelos Ollama disponibles en el sistema, los usuarios pueden seleccionar la mejor combinación para su caso de uso específico.
• Toma de Decisiones Colaborativa de IA: El enfoque de “consejo de asesores” ayuda a sintetizar salidas diversas de modelos, lo cual es valioso en la resolución de problemas complejos o cuando se requiere consenso.
• Integración en Flujos de Trabajo: La integración fluida con Claude para escritorio y otros clientes compatibles con MCP permite una mayor productividad del desarrollador y fácil acceso a insights multi-modelo.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalado Node.js 16.x o superior.
2. Instala y ejecuta Ollama, y asegúrate de que los modelos requeridos estén disponibles.
3. Edita tu archivo de configuración de Windsurf para agregar el Servidor MCP Multi-Model Advisor.
4. Añade el siguiente bloque JSON en tu sección mcpServers:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica que el servidor esté en funcionamiento y accesible.

Claude

1. Instala Node.js 16.x o superior.
2. Asegúrate de que Ollama esté en ejecución y que los modelos requeridos estén descargados.
3. Utiliza Smithery para una instalación en un solo paso:

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

4. Alternativamente, agrega este bloque a tu configuración MCP de Claude:

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

5. Guarda y reinicia Claude, luego verifica la integración.

Cursor

1. Instala Node.js y Ollama.
2. Edita la configuración del servidor MCP de Cursor para incluir:

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

3. Guarda la configuración, reinicia Cursor y verifica la disponibilidad del MCP.

Cline

1. Asegúrate de tener los requisitos previos: Node.js, Ollama, modelos requeridos.
2. Ubica y edita el archivo de configuración MCP de Cline.
3. Agrega:

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

4. Guarda, reinicia Cline y confirma que el MCP esté funcionando.

Protegiendo Claves API

Para proteger claves API o variables de entorno sensibles, utiliza el campo env en tu configuración:

{
  "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}"
    }
  }
}

Define las variables de entorno en tu sistema operativo o pipeline CI/CD para evitar poner secretos en el código fuente.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo con FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta, con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “multi-ai-advisor-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

Multi-Model Advisor MCP está bien documentado para su configuración y ofrece un enfoque único de “consejo de asesores”, pero carece de transparencia sobre prompts, recursos y herramientas. Su valor es alto para flujos de trabajo de decisión multi-modelo, aunque más detalle técnico lo mejoraría. Calificaría este MCP con un 6/10 basándome en las dos tablas, ya que cubre lo esencial y ofrece un caso de uso interesante, pero carece de profundidad en documentación técnica.

Puntuación MCP