Server MCP Multi-Model Advisor

Cosa fa il Server MCP “Multi-Model Advisor”?

Il Server MCP Multi-Model Advisor è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per collegare assistenti AI a più modelli Ollama locali, permettendo loro di interrogare diversi modelli simultaneamente e combinare le risposte. Questo approccio, descritto come un “consiglio di advisor”, consente a sistemi AI come Claude di sintetizzare punti di vista diversi provenienti da vari modelli, offrendo risposte più complete e sfumate alle domande degli utenti. Il server supporta l’assegnazione di ruoli o personalità diverse a ciascun modello, la personalizzazione dei prompt di sistema e si integra perfettamente con ambienti come Claude per Desktop. Migliora i workflow di sviluppo facilitando attività come l’aggregazione delle opinioni dei modelli, il supporto a decisioni avanzate e la fornitura di informazioni contestuali più ricche da fonti AI multiple.

Elenco dei Prompt

• ⛔ Nessun template di prompt esplicito è documentato nel repository o nel README.

Elenco delle Risorse

• ⛔ Nessuna risorsa MCP specifica è elencata nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• ⛔ Il repository non fornisce un elenco diretto di strumenti in un file server.py o simile, né le interfacce degli strumenti sono documentate esplicitamente nel README o nella struttura dei file.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Opinioni Aggregate dai Modelli: Gli sviluppatori possono utilizzare il server per ottenere più prospettive da diversi modelli Ollama su una singola domanda, arrivando così a decisioni più bilanciate e informate.
• Interrogazione Basata su Ruoli: Assegnando ruoli o personalità differenti a ciascun modello è possibile simulare i punti di vista di diversi esperti per analisi di scenario o brainstorming.
• Panoramica sui Modelli di Sistema: Visualizzando tutti i modelli Ollama disponibili sul sistema, gli utenti possono selezionare la combinazione migliore per il proprio caso d’uso.
• Decisioni AI Collaborative: L’approccio “consiglio di advisor” aiuta nella sintesi di output provenienti da modelli diversi, utile nella risoluzione di problemi complessi o quando è richiesto un consenso.
• Integrazione nei Workflow: L’integrazione senza soluzione di continuità con Claude per Desktop e altri client compatibili MCP supporta la produttività degli sviluppatori e il facile accesso a insight multi-modello.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js 16.x o superiore sia installato.
2. Installa ed esegui Ollama e assicurati che i modelli richiesti siano disponibili.
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf per aggiungere il Server MCP Multi-Model Advisor.
4. Aggiungi il seguente snippet JSON nella sezione mcpServers:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica che il server sia in esecuzione e accessibile.

Claude

1. Installa Node.js 16.x o superiore.
2. Assicurati che Ollama sia in esecuzione e che i modelli richiesti siano stati scaricati.
3. Usa Smithery per un’installazione rapida:

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

4. In alternativa, aggiungi questo blocco alla configurazione MCP di Claude:

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

5. Salva e riavvia Claude, quindi verifica l’integrazione.

Cursor

1. Installa Node.js e Ollama.
2. Modifica la configurazione MCP server di Cursor includendo:

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

3. Salva la configurazione, riavvia Cursor e verifica la disponibilità MCP.

Cline

1. Assicurati che siano presenti i prerequisiti: Node.js, Ollama, modelli richiesti.
2. Individua e modifica il file di configurazione MCP di Cline.
3. Aggiungi:

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

4. Salva, riavvia Cline e conferma il funzionamento di MCP.

Protezione delle API Key

Per proteggere API key o variabili d’ambiente sensibili, utilizza il campo env nella tua configurazione:

{
  "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}"
    }
  }
}

Imposta le variabili d’ambiente nel tuo sistema operativo o pipeline CI/CD per evitare di scrivere segreti direttamente nei file di configurazione.

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “multi-ai-advisor-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il Multi-Model Advisor MCP è ben documentato per quanto riguarda l’installazione e offre un approccio unico di “consiglio di advisor”, ma manca di trasparenza su prompt, risorse e strumenti. Il suo valore è alto per workflow decisionali multi-modello, anche se maggiori dettagli tecnici lo migliorerebbero. Darei a questo MCP un 6/10 sulla base delle due tabelle, perché copre le basi e offre uno use case interessante, ma manca di profondità nella documentazione tecnica.

MCP Score