Multi-Model Advisor MCP Server

Co robi serwer “Multi-Model Advisor” MCP?

Multi-Model Advisor MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do łączenia asystentów AI z wieloma lokalnymi modelami Ollama, umożliwiając im jednoczesne zapytania do kilku modeli i łączenie odpowiedzi. To podejście, opisane jako “rada doradców”, pozwala systemom AI takim jak Claude syntetyzować różnorodne punkty widzenia z różnych modeli, co skutkuje bardziej kompleksowymi i zniuansowanymi odpowiedziami na pytania użytkowników. Serwer obsługuje przypisywanie różnych ról lub person do każdego modelu, dostosowywanie promptów systemowych oraz integruje się bezproblemowo z takimi środowiskami jak Claude for Desktop. Usprawnia workflow deweloperski, ułatwiając takie zadania jak agregacja opinii modeli, wspieranie zaawansowanego podejmowania decyzji oraz dostarczanie bogatszego kontekstu z wielu źródeł AI.

Lista promptów

• ⛔ W repozytorium ani README nie udokumentowano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• ⛔ W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych konkretnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• ⛔ Repozytorium nie zawiera bezpośredniej listy narzędzi w pliku server.py ani nie są jawnie udokumentowane interfejsy narzędzi w README lub strukturze plików.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Agregacja opinii modeli: Programiści mogą wykorzystać serwer do uzyskania wielu perspektyw z różnych modeli Ollama na jedno pytanie, co prowadzi do bardziej zrównoważonych i przemyślanych decyzji.
• Zapytania oparte na rolach: Przypisanie różnych ról lub person do każdego modelu pozwala symulować rozmaite eksperckie punkty widzenia na potrzeby analizy scenariuszy lub burzy mózgów.
• Podgląd modeli systemowych: Przeglądając dostępne modele Ollama w systemie, użytkownicy mogą dobrać najlepszą kombinację do swojego zastosowania.
• Wspólne podejmowanie decyzji przez AI: Podejście “rady doradców” pomaga syntetyzować zróżnicowane wyniki modeli, co jest cenne w skomplikowanych problemach lub gdy potrzebny jest konsensus.
• Integracja z workflowem: Bezproblemowa integracja z Claude for Desktop i innymi klientami zgodnymi z MCP wspiera produktywność deweloperów i łatwy dostęp do wniosków z wielu modeli.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Node.js 16.x lub nowszego.
2. Zainstaluj i uruchom Ollama oraz upewnij się, że wymagane modele są dostępne.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać Multi-Model Advisor MCP Server.
4. Dodaj poniższy fragment JSON do sekcji mcpServers:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Claude

1. Zainstaluj Node.js 16.x lub nowszy.
2. Upewnij się, że Ollama działa i wymagane modele są pobrane.
3. Użyj Smithery do instalacji jednym poleceniem:

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

4. Alternatywnie, dodaj ten blok do konfiguracji Claude MCP:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude, następnie zweryfikuj integrację.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js oraz Ollama.
2. Edytuj konfigurację serwera MCP Cursor, aby dodać:

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

3. Zapisz konfigurację, zrestartuj Cursor i zweryfikuj dostępność MCP.

Cline

1. Upewnij się, że wymagane są: Node.js, Ollama oraz odpowiednie modele.
2. Zlokalizuj i edytuj plik konfiguracyjny MCP w Cline.
3. Dodaj:

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

4. Zapisz, zrestartuj Cline i potwierdź, że MCP działa.

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API lub wrażliwe zmienne środowiskowe, użyj pola env w konfiguracji:

{
  "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}"
    }
  }
}

Ustaw zmienne środowiskowe w swoim systemie operacyjnym lub pipeline CI/CD, aby nie zapisywać sekretów na stałe w plikach konfiguracyjnych.

Jak korzystać z tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflowem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji MCP systemu wstaw dane serwera MCP w formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich funkcji i możliwości serwera. Pamiętaj, aby zmienić “multi-ai-advisor-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny URL.

Podsumowanie

Nasza opinia

Multi-Model Advisor MCP jest dobrze udokumentowany pod kątem instalacji i oferuje unikalne podejście „rady doradców”, jednak brakuje transparentności co do promptów, zasobów i narzędzi. Jego wartość jest wysoka dla workflowów decyzyjnych opartych na wielu modelach, choć większa szczegółowość techniczna byłaby zaletą. Oceniam ten MCP na 6/10 na podstawie powyższych tabel – spełnia podstawowe wymagania i oferuje ciekawy przypadek użycia, ale brakuje mu głębi w dokumentacji technicznej.

Ocena MCP