Ollama_MCP_Guidance

基本能力

产品定位

Ollama_MCP_Guidance 是一个为 Cursor IDE 设计的 MCP 服务，主要用于与 Ollama 服务进行交互，并为 LLM 提供智能化的 API 调用指导。

核心功能

• 标准化的 JSON 响应格式
• 完整的错误处理和状态反馈
• 详细的性能指标统计
• 简单的配置管理
• 内置的 API 文档导航

适用场景

• 在 Cursor IDE 中通过 MCP 协议调用 Ollama 服务
• 为 LLM 提供智能化的 API 调用指导
• 需要标准化接口与 Ollama 交互的场景

工具列表

1. get_started_guide：项目入门指南，帮助 LLM 全面了解项目
2. get_ollama_version：获取 Ollama 服务器版本
3. get_ollama_list：获取已安装模型列表
4. get_running_models：查看运行中的模型
5. post_show_model：获取模型详细信息
6. simple_chat：对话式交互功能
7. simple_generate：基础文本生成
8. post_generate_embeddings：生成文本向量表示

常见问题解答

1. 项目状态：目前仅支持在 Cursor 中使用，处于开发阶段，尚未实现所有 Ollama API 端点。
2. 功能限制：不支持流式响应、多轮对话历史、系统提示词、上下文管理等高级功能。
3. 管理功能限制：出于安全考虑，不支持模型复制、下载、删除等管理员级别操作。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 Python 3.10 或更高版本
2. 安装 Ollama

安装教程

# 安装 uv（推荐）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 创建并激活虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
.venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
uv pip install .

调试方式

1. 创建运行脚本 ollama-mcp-cli 并设置权限：

chmod +x ollama-mcp-cli

1. 在 Cursor 的 MCP 配置中使用以下命令：

/完整路径/ollama-mcp-cli

1. 基本功能示例：

result = await get_ollama_list()
response = await simple_chat(
    model="llama2",
    prompt="你好，请介绍一下自己"
)
embeddings = await post_generate_embeddings(
    model="nomic-embed-text",
    text=["这是一段示例文本"]
)

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款，请参阅 MIT 了解完整条款。