Ollama MCP Chat

Ollama MCP Chat

Ollama MCP Chat は、Ollama のローカル LLM モデルと MCP（Model Context Protocol）サーバーを統合したデスクトップチャットボットアプリケーションです。さまざまなツール呼び出しと拡張機能に対応しています。Python と PySide6 に基づく GUI を備え、MCP サーバーを通じて機能を自由に拡張できます。

このプロジェクトは、Python で GUI を備えた AI アプリケーションを作成したい開発者にとって、ベースコードとして非常に役立ちます。

主な機能

• Ollama の LLM モデルをローカルで無料実行
• MCP サーバー経由でさまざまなツールを統合して呼び出し
• チャット履歴の管理と保存
• リアルタイムのストリーミング応答とツール呼び出し結果
• 直感的に使えるデスクトップ GUI（PySide6 ベース）
• MCP サーバーの追加、編集、削除に対応した GUI

システム要件

• Python 3.12 以降
• Ollama のインストール（ローカルでの LLM 実行用）
• uv（パッケージ管理に推奨）
• MCP サーバー（実装するか、外部 MCP サーバーを使用できます）
• smithery.ai（MCP リポジトリとして推奨）

インストール

1. リポジトリをクローンします

git clone https://github.com/your-repo/ollama-mcp-chat.git
cd ollama-mcp-chat

2. uv をインストールします（未インストールの場合）

# Using pip
pip install uv

# Or using curl (Unix-like systems)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Or using PowerShell (Windows)
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

3. 依存関係をインストールします

# Install dependencies
uv sync

4. Ollama をインストールし、モデルをダウンロードします

• [qwen3:14b](ollama run qwen3:14b) を推奨します

# Install Ollama (see https://ollama.ai for details)
ollama pull <model-name>

5. MCP サーバーを設定します（任意）

• MCP サーバー情報を mcp_config.json ファイルに追加します
• 例：

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "python",
      "args": ["./mcp_server/mcp_server_weather.py"],
      "transport": "stdio"
    }
  }
}

実行方法

uv run main.py

• GUI が起動し、チャットや MCP ツールの利用を開始できます。

主なファイル

• ui/chat_window.py：メイン GUI ウィンドウ。チャット、履歴、設定、サーバー管理を処理します
• agent/chat_history.py：チャット履歴を管理し、保存と読み込みを行います
• worker.py：LLM および MCP サーバーとの非同期通信を処理します
• agent/llm_ollama.py：Ollama の LLM と MCP ツールを統合し、ストリーミング応答を処理します
• mcp_server/mcp_manager.py：MCP サーバー設定ファイルを管理し、検証します

MCP サーバーの拡張

1. 新しい MCP サーバー情報を mcp_config.json に追加します
2. MCP サーバーの実行ファイルを実装して準備します
3. アプリケーションを再起動し、GUI で MCP サーバーの一覧を確認します

チャット履歴

• すべての会話は chat_history.json に自動的に保存されます
• GUI から過去のチャットを読み込むか、新しいチャットを開始できます

終了コマンド

• プログラムで quit、exit、または bye と入力すると終了します

注意事項

• MCP サーバーを設定していなくても、基本的な LLM チャットは動作します
• 特に大規模な LLM モデルを使用する場合は、PC のパフォーマンスとメモリ使用量に注意してください
• MCP サーバーは Python、Node.js、その他の言語で実装でき、外部 MCP サーバーにも対応しています

ライセンス

MIT ライセンス