🤖 mcp-ollama-beeai

🤖 mcp-ollama-beeai

BeeAI フレームワークを活用し、複数の MCP エージェントツールを使って、ローカルの OLLAMA モデルとやり取りするための最小限のクライアントアプリです。

以下は、このクライアントアプリのチャットインターフェースのサンプル画像です。適切な MCP エージェントを使用するために AI が行った思考ステップと、LLM によるリクエストおよびレスポンスの変換を含む、PostgreSQL データベースの操作が表示されています。

使い方

📋 前提条件

1. ローカルの ollama サーバー

以下のコマンドを使って、ローカルマシンに ollama をインストールし、サーバーを起動してください。

• モデルの実行には十分なメモリが必要です。マシンに少なくとも 16GB の RAM があることを確認してください。
• モデルにリモートサーバーを使用する場合は、ローカルへのインストールをスキップしてください。

        $ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
        $ ollama serve
        $ ollama pull llama3.1

2. MCP サーバーリストの設定

アプリが MCP エージェントを読み込み、LLM と連携できるように、ルートフォルダーにある mcp-servers.json ファイルに MCP エージェントを追加してください。

• デフォルトのサーバーとして postgres と fetch が含まれています。Postgres の接続 URL を必ず更新してください
• 設定可能なその他の MCP エージェントツールの一覧：https://modelcontextprotocol.io/examples

3 .env

別の LLM モデルおよび LLM サーバーを使用する場合は、npm start を実行する前に以下のプロパティを上書きしてください。

        OLLAMA_CHAT_MODEL=llama3.1
        OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/api

🎮 アプリを起動する

        $ git clone https://github.com/tamdilip/mcp-ollama-beeai.git
        $ cd mcp-ollama-beeai
        $ npm i
        $ npm start

アプリが起動したら、ブラウザーで http://localhost:3000 にアクセスしてください。

追加情報：

• デフォルトでは、ランディング時に質問に使用する MCP エージェントは指定されていません。
• 質問に使用する MCP エージェントは、UI の Server と tools のドロップダウンから選択できます。
• MCP ツールを使う ReAct（Reason And Act）エージェントを手軽にセットアップするため、BeeAI フレームワークを使用しています。
• レスポンスを読みやすく適切な形式で表示するため、Markdown JS ライブラリを使用しています。

コーディングをお楽しみください :) !!