Local MCP Client

Name: Local MCP Client
Author: mytechnotalent

本地服务

github.com/mytechnotalentAI 与智能体548 周前更新

代码仓库

关于 Local MCP Client

Local MCP Client 是一个使用 Ollama 和本地 LLM，通过自然语言与可配置 MCP 服务交互的 Web 与 API 界面。它支持结构化工具调用和动态 Agent 行为。

主要功能

01通过自然语言交互
02连接可配置的 MCP 服务
03使用 Ollama 与本地 LLM
04提供 Web 与 API 界面

适用场景

01通过本地 LLM 调用 MCP 工具
02为 MCP 服务执行结构化工具操作

MCP 相关

该客户端连接并管理可配置的 MCP 服务，使本地 LLM 能以自然语言发起结构化工具调用。

#local #mcp #ollama #ollama-client #model-context-protocol #mcp-client

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

本地 MCP 客户端

Local MCP Client 是一个跨平台的 Web 和 API 界面，可使用自然语言与可配置的 MCP 服务交互。它由 Ollama 和任意本地大模型驱动，可实现结构化工具执行和动态 Agent 行为。

步骤 1a：创建虚拟环境并安装依赖项 - MAC/Linux

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
cd Local_MCP_Client
uv init .
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

步骤 1b：创建虚拟环境并安装依赖项 - Windows

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
cd Local_MCP_Client
uv init .
uv venv
.venv\Scripts\activate
uv pip install -r requirements.txt

步骤 2a：安装 Ollama 并拉取大模型 - MAC

brew install ollama
ollama serve
ollama pull llama3:8b

步骤 2b：安装 Ollama 并拉取大模型 - Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama serve
ollama pull llama3:8b

步骤 2c：安装 Ollama 并拉取大模型 - Windows

在此处下载 Ollama

ollama serve
ollama pull llama3:8b

步骤 3a：克隆 MCP 服务 - MAC/Linux

cd ~/Documents
git clone https://github.com/mytechnotalent/MalwareBazaar_MCP.git
git clone https://github.com/Invoke-RE/binja-lattice-mcp

步骤 3b：克隆 MCP 服务 - Windows

cd "$HOME\Documents"
git clone https://github.com/mytechnotalent/MalwareBazaar_MCP.git
git clone https://github.com/Invoke-RE/binja-lattice-mcp

步骤 4：运行 Ollama

ollama serve

步骤 5a：运行 MCP 客户端 - MAC/Linux

export BNJLAT = "<your-binja-api-token>"
uv run local_mcp_client.py

步骤 5b：运行 MCP 客户端 - Windows

$env:BNJLAT = "<your-binja-api-token>"
uv run local_mcp_client.py

步骤 6：运行测试

python -m unittest discover -s tests

uv pip install coverage==7.8.0
coverage run --branch -m unittest discover -s tests
coverage report -m
coverage html
open htmlcov/index.html  # MAC
xdg-open htmlcov/index.html  # Linux
start htmlcov\index.html  # Windows
coverage erase