Serveur MCP Multi-Model Advisor

Que fait le serveur MCP “Multi-Model Advisor” ?

Le serveur MCP Multi-Model Advisor est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour connecter des assistants IA à plusieurs modèles Ollama locaux, leur permettant d’interroger plusieurs modèles simultanément et de combiner leurs réponses. Cette approche, décrite comme un « conseil d’experts », permet aux systèmes IA comme Claude de synthétiser des points de vue divers issus de différents modèles, aboutissant à des réponses plus complètes et nuancées aux requêtes des utilisateurs. Le serveur permet d’attribuer différents rôles ou personas à chaque modèle, de personnaliser les prompts système et s’intègre parfaitement à des environnements comme Claude for Desktop. Il améliore les workflows de développement en facilitant des tâches telles que l’agrégation d’opinions de modèles, la prise de décision avancée et la fourniture d’informations contextuelles plus riches issues de multiples sources IA.

Liste des prompts

• ⛔ Aucun modèle de prompt explicite n’est documenté dans le dépôt ou le README.

Liste des ressources

• ⛔ Aucune ressource MCP spécifique n’est listée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• ⛔ Le dépôt ne fournit pas de liste directe d’outils dans un server.py ou un fichier similaire, ni d’interfaces d’outils explicitement documentées dans le README ou l’arborescence visible des fichiers.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Agrégation d’opinions de modèles : Les développeurs peuvent utiliser le serveur pour obtenir plusieurs perspectives de différents modèles Ollama sur une même question, menant à des décisions plus équilibrées et informées.
• Requêtes basées sur les rôles : Attribuer différents rôles ou personas à chaque modèle permet de simuler divers points de vue d’experts pour l’analyse de scénarios ou le brainstorming.
• Vue d’ensemble des modèles système : En visualisant tous les modèles Ollama disponibles sur le système, les utilisateurs peuvent sélectionner la meilleure combinaison pour leur cas d’usage spécifique.
• Prise de décision collaborative IA : L’approche « conseil d’experts » aide à synthétiser les sorties de modèles variées, ce qui est précieux pour la résolution de problèmes complexes ou lorsqu’un consensus est nécessaire.
• Intégration au workflow : L’intégration transparente à Claude for Desktop et aux autres clients compatibles MCP soutient la productivité des développeurs et facilite l’accès aux analyses multi-modèles.

Comment le mettre en place

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js 16.x ou supérieur est installé.
2. Installez et lancez Ollama, et assurez-vous que les modèles requis sont disponibles.
3. Modifiez votre fichier de configuration Windsurf pour ajouter le serveur MCP Multi-Model Advisor.
4. Ajoutez l’extrait JSON suivant à votre section mcpServers :

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

5. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Claude

1. Installez Node.js 16.x ou supérieur.
2. Vérifiez qu’Ollama fonctionne et que les modèles requis sont installés.
3. Utilisez Smithery pour une installation en une étape :

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

4. Sinon, ajoutez ce bloc à votre configuration MCP Claude :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Claude, puis vérifiez l’intégration.

Cursor

1. Installez Node.js et Ollama.
2. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cursor pour inclure :

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

3. Sauvegardez la configuration, redémarrez Cursor et vérifiez la disponibilité du MCP.

Cline

1. Vérifiez les prérequis : Node.js, Ollama, modèles requis.
2. Localisez et modifiez le fichier de configuration MCP de Cline.
3. Ajoutez :

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

4. Sauvegardez, redémarrez Cline et confirmez que le MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser les clés API ou variables d’environnement sensibles, utilisez le champ env dans votre configuration :

{
  "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}"
    }
  }
}

Définissez les variables d’environnement dans votre OS ou votre pipeline CI/CD afin d’éviter d’intégrer les secrets en dur.

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utiliser le MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “multi-ai-advisor-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le Multi-Model Advisor MCP est bien documenté pour l’installation et propose une approche unique de « conseil d’experts », mais manque de transparence sur les prompts, ressources et outils. Sa valeur est élevée pour des workflows de décision multi-modèles, bien qu’un niveau de détail technique plus poussé l’améliorerait. Je noterais ce MCP à 6/10 sur la base des deux tableaux, car il couvre les bases et offre un cas d’usage convaincant, mais manque de profondeur dans la documentation technique.

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