Multi-Model Advisor MCP-server

Hva gjør “Multi-Model Advisor” MCP-serveren?

Multi-Model Advisor MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP) server laget for å koble AI-assistenter til flere lokale Ollama-modeller, slik at de kan spørre flere modeller samtidig og kombinere svarene deres. Denne tilnærmingen, omtalt som et “råd av rådgivere”, gjør det mulig for AI-systemer som Claude å syntetisere ulike synspunkter fra forskjellige modeller, noe som gir mer komplette og nyanserte svar på brukerforespørsler. Serveren støtter tildeling av ulike roller eller personaer til hver modell, tilpasning av systemprompter, og integreres sømløst med miljøer som Claude for Desktop. Den forbedrer utviklerarbeidsflyter ved å gjøre det mulig å samle modellmeninger, støtte avansert beslutningstaking og gi rikere kontekstuell informasjon fra flere AI-kilder.

Liste over prompter

• ⛔ Ingen eksplisitte prompt-maler er dokumentert i depotet eller README.

Liste over ressurser

• ⛔ Ingen spesifikke MCP-ressurser er oppført i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• ⛔ Depotet gir ikke en direkte liste over verktøy i en server.py eller tilsvarende fil, og verktøygrensesnitt er heller ikke eksplisitt dokumentert i README eller synlig filtre.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Samlede modellmeninger: Utviklere kan bruke serveren for å få flere perspektiver fra ulike Ollama-modeller på ett og samme spørsmål, noe som gir mer balanserte og informerte beslutninger.
• Rollebasert spørring: Å tildele ulike roller eller personaer til hver modell muliggjør simulering av forskjellige ekspertperspektiver for scenarioanalyse eller idémyldring.
• Systemmodell-oversikt: Ved å se alle tilgjengelige Ollama-modeller på systemet, kan brukere velge den beste kombinasjonen for sitt spesifikke behov.
• Samarbeidsbasert AI-beslutningstaking: “Råd av rådgivere”-tilnærmingen hjelper til med å syntetisere ulike modellutdata, noe som er verdifullt ved komplekse problemstillinger eller der man trenger konsensus.
• Arbeidsflytintegrasjon: Sømløs integrasjon med Claude for Desktop og andre MCP-kompatible klienter gir økt utviklerproduktivitet og enkel tilgang til multi-modell-innsikt.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js 16.x eller nyere er installert.
2. Installer og start Ollama, og sørg for at nødvendige modeller er tilgjengelige.
3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen for å legge til Multi-Model Advisor MCP-serveren.
4. Legg til følgende JSON-snutt i mcpServers-seksjonen din:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Installer Node.js 16.x eller nyere.
2. Sørg for at Ollama kjører og nødvendige modeller er hentet inn.
3. Bruk Smithery for ett-trinns installasjon:

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

4. Alternativt kan du legge inn denne blokken i Claude MCP-konfigurasjonen din:

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

5. Lagre og start Claude på nytt, og verifiser så integrasjonen.

Cursor

1. Installer Node.js og Ollama.
2. Rediger Cursors MCP-serverkonfigurasjon til å inkludere:

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

3. Lagre konfigurasjonen, start Cursor på nytt, og verifiser MCP-tilgjengelighet.

Cline

1. Sørg for forutsetninger: Node.js, Ollama, nødvendige modeller.
2. Finn og rediger Clines MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til:

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

4. Lagre, start Cline på nytt og bekreft at MCP fungerer.

Sikre API-nøkler

For å sikre API-nøkler eller sensitive miljøvariabler, bruk env-feltet i konfigurasjonen din:

{
  "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}"
    }
  }
}

Sett miljøvariabler i operativsystemet eller CI/CD-pipelinen din for å unngå å hardkode hemmeligheter.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “multi-ai-advisor-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Multi-Model Advisor MCP er godt dokumentert for oppsett og gir en unik “råd av rådgivere”-tilnærming, men mangler åpenhet om prompt, ressurser og verktøy. Verdien er høy for multi-modell-beslutningsarbeidsflyter, men mer teknisk dybde ville gjort den bedre. Jeg gir denne MCP-en 6/10 basert på de to tabellene, da den dekker det grunnleggende og tilbyr en overbevisende brukssak, men mangler dybde i teknisk dokumentasjon.

MCP-score