Multi-Model Advisor

マルチモデルアドバイザー

（じゃんじゃん四人組）

複数の Ollama モデルに問い合わせて回答を組み合わせ、1つの質問に対して多様な AI の視点を提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。これは「アドバイザー会議」方式を実現し、Claude が自身の視点とあわせて複数の見解を統合することで、より包括的な回答を提供できるようにします。

graph TD
    A[Start] --> B[Worker Local AI 1 Opinion]
    A --> C[Worker Local AI 2 Opinion]
    A --> D[Worker Local AI 3 Opinion]
    B --> E[Manager AI]
    C --> E
    D --> E
    E --> F[Decision Made]

機能

• 1つの質問で複数の Ollama モデルに問い合わせ
• 各モデルに異なる役割やペルソナを割り当て
• システムで利用可能な Ollama モデルをすべて表示
• 各モデルのシステムプロンプトをカスタマイズ
• 環境変数で設定
• Claude for Desktop とシームレスに連携

前提条件

• Node.js 16.x 以降
• Ollama がインストールされ、実行中であること（Ollama のインストールを参照）
• Claude for Desktop（アドバイザー機能を完全に利用する場合）

インストール

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で Claude Desktop 用の multi-ai-advisor-mcp を自動インストールするには：

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

手動インストール

1. このリポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp.git 
   cd multi-ai-advisor-mcp
   

2. 依存関係をインストールします：

   npm install
   

3. プロジェクトをビルドします：

   npm run build
   

4. 必要な Ollama モデルをインストールします：

   ollama pull gemma3:1b
   ollama pull llama3.2:1b
   ollama pull deepseek-r1:1.5b
   

設定

プロジェクトのルートに .env ファイルを作成し、必要な設定を記述します：

# Server configuration
SERVER_NAME=multi-model-advisor
SERVER_VERSION=1.0.0
DEBUG=true

# Ollama configuration
OLLAMA_API_URL=http://localhost:11434
DEFAULT_MODELS=gemma3:1b,llama3.2:1b,deepseek-r1:1.5b

# System prompts for each model
GEMMA_SYSTEM_PROMPT=You are a creative and innovative AI assistant. Think outside the box and offer novel perspectives.
LLAMA_SYSTEM_PROMPT=You are a supportive and empathetic AI assistant focused on human well-being. Provide considerate and balanced advice.
DEEPSEEK_SYSTEM_PROMPT=You are a logical and analytical AI assistant. Think step-by-step and explain your reasoning clearly.

Claude for Desktop への接続

1. Claude for Desktop の設定ファイルを探します：

   • MacOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. ファイルを編集し、Multi-Model Advisor MCP サーバーを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "multi-model-advisor": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/multi-ai-advisor-mcp/build/index.js"]
    }
  }
}

3. /absolute/path/to/ をプロジェクトディレクトリの実際のパスに置き換えます

4. Claude for Desktop を再起動します

使い方

Claude for Desktop に接続すると、いくつかの方法で Multi-Model Advisor を利用できます：

利用可能なモデルの一覧表示

システムで利用可能なモデルをすべて確認できます：

Show me which Ollama models are available on my system

インストールされているすべての Ollama モデルが表示され、デフォルトとして設定されているモデルも示されます。

基本的な使い方

Claude にマルチモデルアドバイザーを使うよう依頼するだけです：

what are the most important skills for success in today's job market, 
you can use gemma3:1b, llama3.2:1b, deepseek-r1:1.5b to help you 

Claude はすべてのデフォルトモデルに問い合わせ、それぞれの異なる視点に基づいて回答を統合します。

仕組み

1. MCP サーバーは2つのツールを公開します：

   • list-available-models：システム上のすべての Ollama モデルを表示します
   • query-models：質問を使って複数のモデルに問い合わせます

2. マルチモデルアドバイザーに言及して Claude に質問すると：

   • Claude は query-models ツールを使うことを決定します
   • サーバーは質問を複数の Ollama モデルに送信します
   • 各モデルが独自の視点から回答します
   • Claude はすべての回答を受け取り、包括的な回答にまとめます

3. 多様な視点を促すため、各モデルには異なる「ペルソナ」や役割を割り当てられます。

トラブルシューティング

Ollama の接続に関する問題

サーバーが Ollama に接続できない場合：

• Ollama が実行中であることを確認します（ollama serve）
• .env ファイル内の OLLAMA_API_URL が正しいことを確認します
• ブラウザーで http://localhost:11434 にアクセスし、Ollama が応答することを確認します

モデルが見つからない

モデルが利用できないと報告された場合：

• ollama pull <model-name> を使ってモデルを取得済みか確認します
• ollama list を使ってモデル名が正確であることを確認します
• list-available-models ツールを使って、利用可能なモデルをすべて表示します

Claude に MCP ツールが表示されない

Claude にツールが表示されない場合は、次の点を確認してください。

• 設定を更新した後、Claude を再起動したことを確認してください
• claude_desktop_config.json 内の絶対パスが正しいことを確認してください
• Claude のログでエラーメッセージを確認してください

RAM が不足している

一部のマネージャーの AI モデルでは、より大きなモデルが選択される場合がありますが、実行するためのメモリが不足していることがあります。より小さなモデルを指定する（基本的な使い方を参照）か、メモリを増設してください。

ライセンス

MIT ライセンス

詳細については、このプロジェクトのリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

貢献

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