这是一个用于通过 Ollama 与 Model Context Protocol (MCP) 服务器交互的简单而强大的 Python 客户端，它使本地 LLM 能够使用各种工具。

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MCP Client for Ollama (ollmcp)

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目录

• 概述
• 功能特性
• 系统要求
• 快速开始
• 使用方法
  • 命令行参数
  • 使用示例
  • 工具调用是如何工作的
  • ✨新增 Agent 模式
• 交互式命令
  • 工具与服务器选择
  • 模型选择
  • 高级模型配置
  • 开发过程中的服务器重载
  • 人机协作 (HIL) 工具执行
  • ✨新增 MCP Prompts
  • 性能指标
  • ✨新增 历史记录管理
• 自动补全与提示词功能
• 配置管理
• 服务器配置格式
  • 提示：MCP 服务器配置存放位置及工作示例
• 兼容模型
  • Ollama 云模型
• 去哪里寻找更多 MCP 服务器？
• 相关项目
• 许可证
• 致谢

概述

MCP Client for Ollama (ollmcp) 是一款现代化的交互式终端应用程序 (TUI)，用于将本地 Ollama LLM 连接到一个或多个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，从而实现高级工具使用和工作流自动化。凭借丰富且用户友好的界面，它允许你实时管理工具、模型和服务器连接——无需编写代码。无论你是在构建、测试还是探索 LLM 的工具使用，该客户端都通过模糊自动补全、高级模型配置、支持开发的 MCP 服务器热重载以及人机协作安全控制等功能简化了你的工作流。

功能特性

• 🤖 Agent 模式：当模型请求多次工具调用时进行迭代执行，并设置可配置的循环限制以防止无限循环。
• 🌐 多服务器支持：同时连接到多个 MCP 服务器。
• 🚀 多种传输类型：支持 STDIO、SSE 和可流式传输的 HTTP 服务器连接。
• 📋 MCP Prompts 支持：浏览、调用和管理来自 MCP 服务器的提示词，支持参数收集、预览和安全回滚。
• ☁️ Ollama 云支持：与 Ollama 云模型无缝配合进行工具调用，让你在本地使用 MCP 工具的同时也能访问强大的云端模型。
• 🎨 丰富的终端界面：带有现代样式的交互式控制台 UI。
• 🌊 流式响应：实时查看模型生成的内容。
• 🛠️ 工具管理：在聊天会话期间启用/禁用特定工具或整个服务器。
• 🧑‍💻 人机协作 (HIL)：在工具执行前审查并批准，以增强控制和安全性。
• 🎮 高级模型配置：微调 15+ 个模型参数，包括上下文窗口大小、Temperature、采样、重复控制等。
• 💬 系统提示词自定义：定义和编辑系统提示词以控制模型的行为和人设。
• 🧠 上下文窗口控制：调整上下文窗口大小 (num_ctx) 以处理长对话和复杂任务。
• 🎨 增强的工具展示：具有 JSON 语法高亮的结构化工具执行可视化。
• 🧠 上下文管理：通过可配置的保留设置来控制对话记忆。
• 🤔 思考模式 (Thinking Mode)：支持的模型（如 gpt-oss, deepseek-r1, qwen3 等）可显示推理过程。
• 🗣️ 跨语言支持：无缝使用 Python 和 JavaScript 编写的 MCP 服务器。
• 📜 历史记录管理：查看完整的对话历史，导出为 JSON 进行备份/分析，并导入之前的会话以保持连贯性。
• 🔍 自动发现：自动查找并使用 Claude 现有的 MCP 服务器配置。

(注：后续章节内容请按照此风格继续翻译...)