Ollama Pydantic Project
2025.04.17
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Python智能代理本地模型集成数据验证开发效率
该项目展示了如何将本地Ollama模型与Pydantic代理框架结合使用，创建一个智能代理。该代理连接到MCP服务器以利用工具，并通过Streamlit提供用户友好的界面。
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Overview
基本能力
产品定位
该项目旨在展示如何将本地Ollama模型与Pydantic代理框架结合使用，创建一个智能代理，并通过Streamlit提供用户友好的界面。
核心功能
- 本地Ollama模型集成：使用本地托管的Ollama模型生成响应。
- Pydantic代理框架：使用Pydantic创建代理，确保数据验证和交互的安全性。
- MCP服务器连接：通过MCP服务器为代理提供工具支持。
- Streamlit UI：提供基于Web的聊天机器人界面，方便用户交互。
适用场景
- 开发智能聊天机器人
- 本地模型与代理框架的集成开发
- 数据验证和交互安全的应用开发
工具列表
- Ollama CLI：用于本地运行Ollama模型。
- MCP Server：为代理提供工具支持。
- Streamlit：提供用户友好的Web界面。
常见问题解答
- Ollama服务器问题：确保Ollama服务器运行在
http://localhost:11434/v1。 - 依赖安装问题：确保使用Python 3.8或更高版本，并激活虚拟环境。
- MCP服务器问题：参考MCP Server Sample。
使用教程
使用依赖
- 安装Python：确保安装Python 3.8或更高版本。
- 安装Ollama CLI：从Ollama官网下载并安装。
- 启动Ollama服务器：
bash ollama serve - 设置MCP服务器：参考MCP Server Sample。
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone <repository-url> cd ollama-pydantic-project - 创建虚拟环境：
bash python3 -m venv venv - 激活虚拟环境：
- macOS/Linux：
bash source venv/bin/activate - Windows：
bash venv\Scripts\activate - 安装依赖：
bash pip install -r requirements.txt - 启动Streamlit应用：
bash streamlit run src/streamlit_app.py
调试方式
- 检查Ollama服务器：确保运行在
http://localhost:11434/v1。 - 检查依赖：确保所有依赖已正确安装。
- 检查MCP服务器：确保MCP服务器正常运行。