Multi-Model Advisor MCP-server

Vad gör “Multi-Model Advisor” MCP-servern?

Multi-Model Advisor MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att koppla AI-assistenter till flera lokala Ollama-modeller, vilket gör det möjligt att fråga flera modeller samtidigt och kombinera deras svar. Detta tillvägagångssätt, beskrivet som ett “rådgivarråd”, gör att AI-system som Claude kan syntetisera olika synsätt från olika modeller, vilket resulterar i mer heltäckande och nyanserade svar på användarfrågor. Servern stöder att tilldela olika roller eller personligheter till varje modell, anpassa systemprompter och integreras sömlöst med miljöer som Claude för Desktop. Den förbättrar utvecklararbetsflöden genom att underlätta uppgifter som att aggregera modellåsikter, stötta avancerat beslutsfattande och ge rikare kontextuell information från flera AI-källor.

Lista över promptar

• ⛔ Inga explicita promptmallar är dokumenterade i arkivet eller README.

Lista över resurser

• ⛔ Inga specifika MCP-resurser listas i arkivet eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• ⛔ Arkivet tillhandahåller ingen direkt lista över verktyg i en server.py eller liknande fil, och inga verktygsgränssnitt är uttryckligen dokumenterade i README eller synlig filstruktur.

Användningsområden för denna MCP-server

• Aggregerade modellåsikter: Utvecklare kan använda servern för att få flera perspektiv från olika Ollama-modeller på en och samma fråga, vilket leder till mer balanserade och informerade beslut.
• Rollbaserad frågeställning: Att tilldela olika roller eller personligheter till varje modell möjliggör simulering av olika expertperspektiv för scenarioanalys eller brainstorming.
• Systemmodellöversikt: Genom att se alla tillgängliga Ollama-modeller i systemet kan användare välja den bästa kombinationen för sitt specifika användningsfall.
• Samarbetsbaserat AI-beslutsfattande: “Rådgivarråd”-tillvägagångssättet hjälper till att syntetisera olika modellutdata, vilket är värdefullt vid komplex problemlösning eller när konsensus behövs.
• Arbetsflödesintegration: Sömlös integration med Claude för Desktop och andra MCP-kompatibla klienter stöder förbättrad utvecklarproduktivitet och enkel tillgång till multi-modellinsikter.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js 16.x eller högre är installerat.
2. Installera och kör Ollama, och se till att nödvändiga modeller är tillgängliga.
3. Redigera din Windsurf-konfigurationsfil för att lägga till Multi-Model Advisor MCP-servern.
4. Lägg till följande JSON-snutt i din mcpServers-sektion:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Kontrollera att servern körs och är åtkomlig.

Claude

1. Installera Node.js 16.x eller högre.
2. Se till att Ollama körs och att nödvändiga modeller är nedladdade.
3. Använd Smithery för enstegsinstallation:

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

4. Alternativt, lägg till detta block i din Claude MCP-konfiguration:

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

5. Spara och starta om Claude, och kontrollera sedan integrationen.

Cursor

1. Installera Node.js och Ollama.
2. Redigera Cursors MCP-serverkonfiguration för att inkludera:

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

3. Spara konfigurationen, starta om Cursor och kontrollera MCP-tillgänglighet.

Cline

1. Säkerställ förutsättningar: Node.js, Ollama, nödvändiga modeller.
2. Lokalisera och redigera Clines MCP-konfigurationsfil.
3. Lägg till:

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

4. Spara, starta om Cline och bekräfta att MCP fungerar.

Skydda API-nycklar

För att skydda API-nycklar eller känsliga miljövariabler, använd fältet env i din konfiguration:

{
  "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}"
    }
  }
}

Sätt miljövariabler i ditt operativsystem eller CI/CD-pipeline för att undvika hårdkodning av hemligheter.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, sätt in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “multi-ai-advisor-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Multi-Model Advisor MCP är väl dokumenterad för installation och erbjuder ett unikt “rådgivarråd”-upplägg, men saknar transparens kring promptar, resurser och verktyg. Dess värde är högt för multi-modellbeslutsarbetsflöden, men mer teknisk detalj hade förbättrat den. Jag skulle ge denna MCP 6/10 baserat på de två tabellerna, då den täcker grunderna och erbjuder ett övertygande användningsfall men saknar djup i teknisk dokumentation.

MCP-poäng