Multi-Model Advisor MCP -palvelin

Mitä “Multi-Model Advisor” MCP -palvelin tekee?

Multi-Model Advisor MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka yhdistää tekoälyapulaiset useisiin paikallisiin Ollama-malleihin mahdollistaen useiden mallien yhtäaikaisen kyselyn ja vastausten yhdistelyn. Tätä lähestymistapaa kutsutaan usein “neuvonantajaneuvostoksi”, ja se mahdollistaa esimerkiksi Clauden kaltaisille AI-järjestelmille erilaisten näkökulmien synteesin useista malleista, mikä johtaa kattavampiin ja vivahteikkaampiin vastauksiin käyttäjän kysymyksiin. Palvelin tukee myös eri roolien tai persoonien määrittelyä jokaiselle mallille, järjestelmäkehotteiden räätälöintiä ja integroituu saumattomasti esimerkiksi Claude for Desktop -ympäristöihin. Palvelin parantaa kehittäjätyönkulkua mahdollistamalla mm. mallien mielipiteiden yhdistelyn, tukemalla edistynyttä päätöksentekoa ja tarjoamalla laajempaa kontekstuaalista tietoa useista AI-lähteistä.

Kehotteiden lista

• ⛔ Tietovarastossa tai README:ssä ei ole dokumentoitu suoria kehotepohjia.

Resurssien lista

• ⛔ Tietovarastossa tai dokumentaatiossa ei ole mainittu erityisiä MCP-resursseja.

Työkalujen lista

• ⛔ Tietovarasto ei tarjoa suoraa työkalulistaa esimerkiksi server.py-tiedostossa, eikä työkalurajapintoja ole dokumentoitu README:ssä tai tiedostorakenteessa.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Mallien mielipiteiden yhdistäminen: Kehittäjät voivat käyttää palvelinta saadakseen useiden Ollama-mallien näkemykset samaan kysymykseen, mikä johtaa tasapainoisempiin ja perustellumpiin päätöksiin.
• Roolipohjainen kysely: Jokaiselle mallille voidaan määrittää eri rooli tai persoona, mahdollistaen asiantuntijanäkökulmien simulaation skenaarioanalyyseihin tai ideointiin.
• Järjestelmän mallikatsaus: Näet kaikki järjestelmän Ollama-mallit ja voit valita parhaan yhdistelmän omaan käyttötarkoitukseesi.
• Yhteistoiminnallinen AI-päätöksenteko: “Neuvonantajaneuvoston” lähestymistapa auttaa yhdistämään usean mallin tuotokset, mikä on arvokasta monimutkaisessa ongelmanratkaisussa tai konsensuksen saavuttamisessa.
• Työnkulkuintegraatio: Saumaton integraatio Claude for Desktopin ja muiden MCP-yhteensopivien asiakkaiden kanssa tukee kehittäjien tuottavuutta ja helpottaa monimallisten oivallusten hyödyntämistä.

Kuinka asennat sen

Windsurf

1. Varmista, että Node.js 16.x tai uudempi on asennettu.
2. Asenna ja käynnistä Ollama ja varmista, että vaaditut mallit ovat saatavilla.
3. Muokkaa Windsurf-asetustiedostoasi ja lisää Multi-Model Advisor MCP -palvelin.
4. Lisää seuraava JSON-pätkä mcpServers-osioon:

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

5. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
6. Varmista, että palvelin on käynnissä ja saavutettavissa.

Claude

1. Asenna Node.js 16.x tai uudempi.
2. Varmista, että Ollama on käynnissä ja vaaditut mallit on haettu.
3. Käytä Smitheryä yhden vaiheen asennukseen:

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

4. Vaihtoehtoisesti, lisää tämä lohko Claude MCP -konfiguraatioon:

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

5. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen, sitten varmista integraatio.

Cursor

1. Asenna Node.js ja Ollama.
2. Muokkaa Cursorin MCP-palvelinasetuksia ja lisää:

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

3. Tallenna asetukset, käynnistä Cursor uudelleen ja varmista MCP:n saatavuus.

Cline

1. Varmista, että vaaditut ohjelmistot (Node.js, Ollama, mallit) ovat asennettuina.
2. Etsi ja muokkaa Clinen MCP-konfiguraatiotiedostoa.
3. Lisää:

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

4. Tallenna, käynnistä Cline uudelleen ja varmista MCP:n toiminta.

API-avainten suojaaminen

Suojataksesi API-avaimet tai muut arkaluonteiset ympäristömuuttujat, käytä env-kenttää konfiguraatiossasi:

{
  "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}"
    }
  }
}

Aseta ympäristömuuttujat käyttöjärjestelmään tai CI/CD-putkeen, älä kovakoodaa salaisuuksia.

Näin käytät tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Jos haluat liittää MCP-palvelimia FlowHunt-työnkulkuusi, lisää ensin MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se tekoälyagenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun olet konfiguroinut palvelimen, tekoälyagentti voi käyttää MCP:tä työkaluna, jolla on pääsy kaikkiin sen ominaisuuksiin. Muista vaihtaa “multi-ai-advisor-mcp” MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Arviomme

Multi-Model Advisor MCP on hyvin dokumentoitu asennuksen osalta ja tarjoaa ainutlaatuisen “neuvonantajaneuvosto”-lähestymistavan, mutta läpinäkyvyys kehotteiden, resurssien ja työkalujen suhteen puuttuu. Sen arvo on suuri monimallisten päätöstyönkulkujen kannalta, mutta tekninen yksityiskohtaisuus voisi olla parempaa. Arvioisin tämän MCP:n arvosanaksi 6/10 yllä olevien taulukoiden perusteella: se kattaa perusasiat ja tarjoaa kiinnostavan käyttötapauksen, mutta syvyyttä tekniseen dokumentaatioon kaipaisi lisää.

MCP-pisteet