MCP-Ollama Client

MCP-Ollama Client

ローカルの Ollama 経由で動作する、小規模なコマンドラインチャットクライアントです。

1. ローカル LLM を使って完全にオフラインで動作します
2. 任意の数の Model-Context-Protocol（MCP）サーバーと通信します。すべてを 1 つの config.json で定義します。

起動時にクライアントはすべてのサーバーを起動し、ツールスキーマを取得して、ツール名にプレフィックス（postgres.*、filesystem.* など）を付け、統合したリストをモデルに渡します。 各ユーザーリクエストでどのサーバーを呼び出すかは、LLM が判断します。

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機能

機能	説明
ローカル LLM を優先	デフォルトのモデルは qwen3:14b ですが、Ollama が公開している関数呼び出し対応モデルなら、どれでも動作します。クラウドキーは不要です。
複数サーバーをすぐに利用可能	Postgres、filesystem、または独自の MCP サーバーを同時に実行でき、すべて config.json で定義します。
衝突しないツール名	ツールは <server>.<tool> として公開されるため、名前が衝突することはありません。

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必要条件

コンポーネント	テスト済みバージョン
Python	≥ 3.12
Ollama	≥ 0.8.0
MCP サーバー	stdio トランスポートに対応するものすべて

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クイックスタート

# 1. clone
git clone https://github.com/Nagharjun17/MCP-Ollama-Client.git
cd mcp-ollama-client

# 2. set up environment
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip sync pyproject.toml         # or: uv pip install -r uv.lock

# 3. pull a local model
ollama pull qwen3:14b

# 4. edit Model Name, DATABASE_URI etc. in config.json and download required MCP Servers. In my case:
uv pip install postgres-mcp

# 5. run
uv run client.py

起動ログの例：

🔌 Starting MCP server: postgres
🔌 Starting MCP server: filesystem
🛠️  Aggregated tools: ['postgres.list_schemas', 'filesystem.read_file', ...]
>>>

自然言語でクエリを入力すると、公開されたツールをいつ、どのように呼び出すかをモデルが判断します。

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config.json の形式

{
  "llm": {
    "model": "qwen3:14b",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 2048
  },

  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "postgres-mcp",
      "args": ["--access-mode=restricted"],
      "env": {
        "DATABASE_URI": "postgresql://user:pass@localhost:5432/db"
      }
    },

    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/mnt/smbshare/"
      ]
    }
  }
}

• mcpServers の下にあるキーがプレフィックス（postgres.*、filesystem.*）になります。*

各サーバーは独立した stdio サブプロセスとして起動します。

client.py に手を加えずに、サーバーを追加または削除できます。*

すべてローカルに保たれ、すべてを 1 つのファイルで設定できます。