mcpField
O

ollama-handoff

本地服务
github.com/Michael-WhiteCapDataAI 与智能体
代码仓库

关于 ollama-handoff

将简单工作从 AI Agent 转交给本地 Ollama 模型处理，零云端成本

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。

mcp.json · 通用配置
{
  "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>"
      }
    }
  }
}
启动命令uvx ollama-handoff
需要配置的环境变量
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.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypiollama-handoff0.1.2

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

维护者还没有提供详细介绍，可以先查看代码仓库中的 README。

评论

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。