奥利玛蜂疗MCP
带来强大 本地人工智能 在Apify工作流程中。
此项目连接 Ollama本地运行的语言模型 随着 模型上下文协议（MCP） 以及Apify的抓取和自动化平台。它使您能够处理抓取的数据、提取见解并生成智能响应——所有这些 没有外部API.
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🧠 概述
这 Olama Apify MCP演员 通过MCP将工作流与本地LLM连接起来，允许人工智能驱动的分析和推理，同时保护隐私并降低成本。
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🚀 主要特点
- 🔗 本地LLM集成 --运行以下模型 *火焰，米斯特拉尔，代码火焰，* 更多使用Olama
- 🧩 基于MCP的通信 --符合标准的工具交互协议
- ⚙️ 自动上下文和预处理 --提高模型响应质量
- 🛠️ 可扩展的工具架构 --轻松添加自定义MCP工具和资源
- 🔁 强大的错误处理和重试 --工作流中的可靠执行
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📦 快速开始
用作光标、副驾驶、克劳德代码或桌面
{
"mcpServers": {
"ollama-apify-mcp": {
"url": "https://lenticular-negative--ollama-apify-mcp.apify.actor/mcp?token={YOUR_TOKEN}"
}
}
}💻 在本地运行
pip install -r requirements.txt
APIFY_META_ORIGIN=STANDBY python -m src服务器运行时间：
http://localhost:3000/mcp______________________________________________________________________
☁️ 部署到Apify
- 将仓库推送到GitHub
- 在Apify控制台中将其添加为Actor
- 启用 待机模式
- 部署
MCP端点：
https://lenticular-negative--ollama-apify-mcp.apify.actor/mcp包含您的API令牌：
Authorization: Bearer 🎯 用例
- 📊 分析和总结抓取的网络数据
- 🔐 隐私优先本地LLM处理
- ⚡ 设备推断延迟低
- 🧱 在Apify工作流中构建AI工具
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🧩 需求
- Python 3.7+
- Ollama在当地安装
- API化CLI（用于部署）
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❤️ 贡献
欢迎PR和功能想法——您可以随时扩展工具、改进文档或共享示例工作流程。
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📄 许可证
MIT许可证