Máy chủ MCP Cố Vấn Đa Mô Hình

Máy chủ MCP “Cố Vấn Đa Mô Hình” làm gì?

Máy chủ MCP Cố Vấn Đa Mô Hình là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với nhiều mô hình Ollama cục bộ, cho phép truy vấn đồng thời nhiều mô hình và kết hợp các phản hồi. Cách tiếp cận này, được gọi là “hội đồng cố vấn”, cho phép các hệ thống AI như Claude tổng hợp quan điểm đa dạng từ nhiều mô hình, mang lại câu trả lời toàn diện và sâu sắc hơn cho truy vấn của người dùng. Máy chủ hỗ trợ gán vai trò hoặc nhân vật khác nhau cho từng mô hình, tùy chỉnh lời nhắc hệ thống và tích hợp mượt mà với các môi trường như Claude cho Desktop. Nó nâng cao quy trình phát triển bằng cách hỗ trợ tổng hợp ý kiến mô hình, ra quyết định nâng cao và cung cấp thông tin ngữ cảnh phong phú từ nhiều nguồn AI.

Danh sách Prompt

• ⛔ Không có mẫu prompt rõ ràng nào được tài liệu hoặc README ghi nhận.

Danh sách Tài nguyên

• ⛔ Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được liệt kê trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

• ⛔ Kho lưu trữ không cung cấp danh sách công cụ trực tiếp trong server.py hoặc file tương tự, cũng như không có giao diện công cụ nào được tài liệu rõ ràng trong README hoặc cây thư mục.

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tổng hợp ý kiến mô hình: Các lập trình viên có thể sử dụng máy chủ để lấy nhiều góc nhìn từ các mô hình Ollama khác nhau cho một câu hỏi, giúp đưa ra quyết định cân bằng và sáng suốt hơn.
• Truy vấn theo vai trò: Gán vai trò hay nhân vật khác nhau cho từng mô hình giúp mô phỏng các quan điểm chuyên gia cho phân tích kịch bản hoặc động não ý tưởng.
• Tổng quan mô hình hệ thống: Bằng cách xem tất cả các mô hình Ollama khả dụng trên hệ thống, người dùng có thể chọn tổ hợp phù hợp nhất cho mục đích sử dụng cụ thể.
• Hợp tác quyết định AI: Cách tiếp cận “hội đồng cố vấn” giúp tổng hợp đầu ra đa dạng từ nhiều mô hình, hữu ích trong giải quyết bài toán phức tạp hoặc khi cần đồng thuận.
• Tích hợp quy trình làm việc: Tích hợp mượt mà với Claude cho Desktop và các client tương thích MCP khác hỗ trợ tăng năng suất lập trình viên và dễ dàng truy cập thông tin đa mô hình.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js 16.x trở lên.
2. Cài đặt và chạy Ollama, đảm bảo các mô hình cần thiết đã sẵn sàng.
3. Sửa file cấu hình Windsurf để thêm Máy chủ MCP Cố Vấn Đa Mô Hình.
4. Thêm đoạn mã JSON sau vào phần mcpServers:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
6. Xác minh máy chủ đã khởi động và có thể truy cập.

Claude

1. Cài đặt Node.js 16.x trở lên.
2. Đảm bảo Ollama đang chạy và các mô hình cần thiết đã được pull.
3. Dùng Smithery để cài đặt nhanh:

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

4. Hoặc, thêm đoạn này vào cấu hình MCP của Claude:

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

5. Lưu và khởi động lại Claude, sau đó xác minh tích hợp.

Cursor

1. Cài đặt Node.js và Ollama.
2. Sửa cấu hình máy chủ MCP của Cursor để bao gồm:

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

3. Lưu cấu hình, khởi động lại Cursor và xác minh MCP đã sẵn sàng.

Cline

1. Đảm bảo các điều kiện: Node.js, Ollama, mô hình yêu cầu.
2. Tìm và sửa file cấu hình MCP của Cline.
3. Thêm:

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

4. Lưu, khởi động lại Cline và xác nhận MCP hoạt động.

Bảo mật API Key

Để bảo mật API key hoặc biến môi trường nhạy cảm, hãy sử dụng trường env trong cấu hình:

{
  "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}"
    }
  }
}

Thiết lập biến môi trường trong hệ điều hành hoặc pipeline CI/CD để tránh ghi cứng thông tin bảo mật.

Cách sử dụng MCP này trong luồng

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập thông tin máy chủ MCP theo định dạng JSON như sau:

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

Sau khi cấu hình xong, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy nhớ thay “multi-ai-advisor-mcp” bằng tên thực tế của máy chủ MCP và thay đường dẫn URL bằng URL máy chủ của bạn.

Tổng quan

Nhận định của chúng tôi

MCP Cố Vấn Đa Mô Hình được tài liệu hóa tốt về cài đặt và cung cấp phương pháp “hội đồng cố vấn” độc đáo, nhưng thiếu minh bạch về prompt, tài nguyên và công cụ. Giá trị của nó cao cho quy trình ra quyết định đa mô hình, tuy nhiên sẽ tốt hơn nếu có thêm chi tiết kỹ thuật. Tôi đánh giá MCP này 6/10 dựa trên hai bảng trên, vì đáp ứng các yêu cầu cơ bản và có trường hợp sử dụng hấp dẫn, nhưng thiếu chiều sâu về tài liệu kỹ thuật.

Điểm MCP