Multi-modelový poradca MCP Server

Čo robí „Multi-modelový poradca“ MCP Server?

Multi-modelový poradca MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na prepojenie AI asistentov s viacerými lokálnymi Ollama modelmi, čím im umožňuje dopytovať viaceré modely naraz a kombinovať ich odpovede. Tento prístup, označovaný ako „rada poradcov“, umožňuje AI systémom ako Claude syntetizovať rôzne pohľady z viacerých modelov, čo vedie k komplexnejším a nuansovanejším odpovediam na otázky používateľa. Server podporuje priradenie rôznych rolí alebo osobností ku každému modelu, vlastné systémové prompt-y a bezproblémovo sa integruje s prostrediami ako Claude pre Desktop. Zlepšuje workflow vývojárov uľahčovaním úloh ako agregácia názorov modelov, podpora pokročilého rozhodovania a poskytovanie bohatších kontextových informácií z viacerých AI zdrojov.

Zoznam promptov

• ⛔ V repozitári ani README nie sú zdokumentované žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• ⛔ V repozitári ani dokumentácii nie sú uvedené žiadne konkrétne MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• ⛔ Repozitár neposkytuje priamy zoznam nástrojov v server.py alebo podobnom súbore, ani nie sú rozhrania nástrojov výslovne zdokumentované v README alebo adresárovej štruktúre.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Agregované názory modelov: Vývojári môžu server použiť na získanie viacerých pohľadov z rôznych Ollama modelov na jednu otázku, čo vedie k vyváženejším a informovanejším rozhodnutiam.
• Dotazovanie na základe rolí: Priradenie rôznych rolí alebo osobností ku každému modelu umožňuje simuláciu rôznych odborných pohľadov na analýzu scenárov alebo brainstorming.
• Prehľad systémových modelov: Zobrazením všetkých dostupných Ollama modelov v systéme môžu používatelia vybrať najlepšiu kombináciu pre svoj konkrétny prípad použitia.
• Kolaboratívne AI rozhodovanie: Prístup „rady poradcov“ pomáha so syntézou výstupov z rôznych modelov, čo je užitočné pri riešení zložitých problémov alebo keď je potrebný konsenzus.
• Integrácia do workflowu: Bezproblémová integrácia s Claude pre Desktop a ďalšími MCP-kompatibilnými klientmi podporuje zvýšenú produktivitu vývojárov a jednoduchý prístup k viacmodelovým poznatkom.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js 16.x alebo novší.
2. Nainštalujte a spustite Ollama a uistite sa, že požadované modely sú dostupné.
3. Upravte svoj konfiguračný súbor Windsurf a pridajte Multi-modelový poradca MCP Server.
4. Pridajte nasledujúci JSON úsek do sekcie mcpServers:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
6. Overte, že server beží a je dostupný.

Claude

1. Nainštalujte Node.js 16.x alebo novší.
2. Uistite sa, že Ollama beží a požadované modely sú načítané.
3. Použite Smithery na inštaláciu jedným krokom:

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

4. Prípadne pridajte tento blok do vašej Claude MCP konfigurácie:

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

5. Uložte a reštartujte Claude, potom overte integráciu.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js a Ollama.
2. Upravte konfiguráciu MCP servera v Cursor nasledovne:

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

3. Uložte konfiguráciu, reštartujte Cursor a overte dostupnosť MCP.

Cline

1. Uistite sa, že máte splnené predpoklady: Node.js, Ollama, požadované modely.
2. Nájdite a upravte konfiguračný súbor Cline MCP.
3. Pridajte:

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

4. Uložte, reštartujte Cline a potvrďte funkčnosť MCP.

Zabezpečenie API kľúčov

Ak chcete zabezpečiť API kľúče alebo citlivé environmentálne premenné, použite pole env vo vašej konfigurácii:

{
  "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}"
    }
  }
}

Nastavte environmentálne premenné vo vašom OS alebo v CI/CD pipeline a vyhnite sa ich priamemu zapisovaniu do kódu.

Ako používať MCP v tokoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho toku a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorí sa konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie zadajte detaily vášho MCP servera pomocou tohto JSON formátu:

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “multi-ai-advisor-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahraďte vašou MCP adresou.

Prehľad

Náš názor

Multi-modelový poradca MCP je dobre zdokumentovaný z hľadiska nastavenia a ponúka jedinečný prístup „rady poradcov“, ale chýba mu transparentnosť v oblasti promptov, zdrojov a nástrojov. Jeho hodnota je vysoká pre viacmodelové rozhodovacie workflowy, hoci viac technických detailov by ho ešte zlepšilo. Tento MCP by som hodnotil na 6/10 podľa uvedených tabuliek, pretože pokrýva základy a ponúka zaujímavé využitie, ale chýba mu hĺbka v technickej dokumentácii.

MCP skóre