mcpField
O

ollama-handoff

ローカル
github.com/Michael-WhiteCapDataAI・エージェント

ollama-handoff について

簡単な作業を AI エージェントからローカルの Ollama モデルにオフロードし、クラウドコストはゼロ

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"michael-whitecapdata-ollama-handoff": {
"command": "uvx",
"args": [
"ollama-handoff"
],
"env": {
"OLLAMA_URL": "<OLLAMA_URL>",
"OLLAMA_DEFAULT_MODEL": "<OLLAMA_DEFAULT_MODEL>",
"OLLAMA_NUM_CTX": "<OLLAMA_NUM_CTX>",
"OLLAMA_KEEP_ALIVE": "<OLLAMA_KEEP_ALIVE>",
"OLLAMA_TIMEOUT_S": "<OLLAMA_TIMEOUT_S>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx ollama-handoff
設定が必要な環境変数
OLLAMA_URLBase URL of the Ollama server.
OLLAMA_DEFAULT_MODELDefault model used for handoffs.
OLLAMA_NUM_CTXContext window in tokens.
OLLAMA_KEEP_ALIVEHow long to keep the model resident in VRAM.
OLLAMA_TIMEOUT_SPer-request timeout in seconds.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypiollama-handoff0.1.2

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。

コメント

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。