Ollama Claude

Ollama MCP 服务器用于 Claude 代码

这个MCP（模型上下文协议）服务器将您的本地Ollama实例与Claude Code集成，使Claude能够将编码任务委托给您的本地模型（Gemma3、Mistral等），以最大限度地减少API令牌的使用。

它是如何工作的

克劳德·科德担任着 指挥者（或编曲者，在音乐领域）调用此MCP服务器提供的工具。这些工具在您本地的Ollama实例上运行，而Claude则根据需要对结果进行审查/优化。这种方法：

• ✅ 最大限度减少Anthropic API令牌的使用（使用文件感知工具可减少高达98.75%！）
• ✅ 利用您本地的计算资源
• ✅ 在任何Claude Code项目/会话中均可使用
• ✅ 允许Claude进行监督和纠正

可用工具

基于字符串的工具（将密码作为参数传递）

这些工具接受字符串形式的代码作为参数——当对话中已经包含代码时，这非常有用：

1. ollama_生成代码 - 根据需求生成新代码
2. ollama_解释代码 - 解释代码的工作原理
3. ollama_代码审查 - 审查代码以查找问题并提出改进
4. Ollama代码重构 - 重构代码以提高质量
5. ollama修复代码 - 修复代码中的错误或缺陷
6. ollama_write_tests 可以翻译为“Ollama 编写测试”或“为 Ollama 编写测试用例”，具体取决于上下文和语境。这里，“ollama”可能是一个特定的项目、库或框架的名称，而“write_tests”则表示编写测试的过程或任务 - 生成单元测试
7. ollama通用任务 - 执行任何通用编码任务

文件感知工具（大幅节省令牌数量！）

这些工具直接在MCP服务器上读取文件，极大地减少了对话令牌的使用：

1. ollama_review_file 翻译为中文是：“Ollama 评论文件” - 通过路径审查文件（与阅读+审查相比，节省约98.75%的标记）
2. ollama_解释文件 - 通过路径解释一个文件
3. ollama_分析文件 - 分析多个文件以理解其关系
4. 基于上下文的Ollama代码生成 - 使用现有文件作为参考模式生成代码

安装说明

1. 安装依赖项

npm install

2. 确保Ollama正在运行

确保Ollama正在运行 localhost:11434：

ollama serve

确认您已安装相应的模型：

ollama list

你应该能看到 gemma3:12b， gemma3:4b，或者您想使用的其他模型。默认模型是 gemma3:12b 和；与；带着 gemma3:4b 作为更简单任务的快速备用方案。

3. 配置Claude代码

将此MCP服务器添加到您的Claude Code配置中。配置文件的位置取决于您的操作系统：

• Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS（苹果电脑操作系统）： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux（发音：/ˈlɪnʊks/）: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

在你的配置中添加以下内容（或与现有配置合并 mcpServers):

{
  "mcpServers": {
    "ollama": {
      "command": "node",
      "args": ["G:\\Projects\\OllamaClaude\\index.js"]
    }
  }
}

注更新路径中的 args 以匹配您的实际安装位置。

4. 重启Claude代码

更新配置后，请重启Claude Code以使更改生效。

使用方法

配置完成后，Claude Code 将自动访问 Ollama 工具。您可以：

直接使用

请Claude使用特定工具：

• “使用ollama_generate_code来创建一个函数，该函数……”
• “使用ollama_review_code来检查这段代码中的问题”

自动编曲/自动编排

只需让Claude执行任务，它会自行决定何时将任务委托给Ollama：

• “编写一个函数来解析JSON”→ Claude 可能会委托给 Ollama
• “审查这段代码”→ 克劳德可能会先使用Ollama进行初步审查，然后添加见解
• “修复这个错误”→ Ollama尝试修复，Claude验证并在需要时进行修正

定制化

更改默认模型

编辑 index.js 并更新这些行（在文件的顶部附近）：

const DEFAULT_MODEL = "gemma3:12b";  // Change to your preferred model
const FALLBACK_MODEL = "gemma3:4b";  // Faster model for simpler tasks

值得考虑的热门Ollama模型：

• gemma3:12b - 质量与速度的良好平衡（默认）
• gemma3:27b - 最高质量，速度较慢，需要更多显存（VRAM）
• gemma3:4b - 最快，适合简单任务
• qwen2.5-coder:7b - 专门用于编码
• mistral-small:latest - 速度与质量的良好平衡

修改工具提示

每个工具方法在 index.js 包含一个提示模板。您可以根据自己的特定模型进行自定义，以获得更好的结果。

添加新工具

通过以下方式添加新工具：

1. 添加一个工具定义到 ListToolsRequestSchema 处理程序（或处理器）
2. 创造一种新方法（比如 generateCode， reviewCode等
3. 添加一个案例到 CallToolRequestSchema 处理程序（或“处理器”）

故障排除

“无法连接到 Ollama”错误

• 确保Ollama正在运行： ollama serve
• 检查它是否在默认端口上： http://localhost:11434
• 使用以下进行测试： curl http://localhost:11434/api/tags

工具未在Claude代码中显示

• 验证配置路径是否正确
• 完全重启Claude代码
• 检查Claude Code日志中的MCP连接错误

响应缓慢/超时

• 预期行为在单GPU设置下，使用gemma3:12b的Ollama调用通常需要60-180秒
• 考虑为简单任务使用更快的模型（例如。， gemma3:4b 而不是 gemma3:12b）
• 调整超时设置 index.js 第362行（当前为900000毫秒 = 15分钟）
• 确保您的机器为模型提供了足够的资源
• 对于大文件，考虑使用更小的模型或将分析任务拆分成多个部分

示例工作流程

基本工作流程

1. 用户询问“创建一个函数来验证电子邮件地址”
2. 克劳德决定“这是一个代码生成任务，我将使用ollama_generate_code”
3. Ollama生成初步代码实现
4. 克劳德的评论检查代码，可能提出改进建议或修复方案
5. 结果用户获得在Claude监督下由Ollama生成的代码

文件感知工作流（令牌保存器！）

1. 用户询问“检查index.js中的代码是否存在安全问题”
2. 克劳德打电话来了： ollama_review_file 带有文件路径且焦点为“安全”
3. MCP服务器直接读取 index.js（对话中不使用任何令牌！）
4. Ollama 进行分析审查了约700行代码
5. 克劳德（Claude）进行润色添加上下文或额外见解
6. 代币储蓄与先将文件读入对话中相比，效率提高了约98.75%

多文件分析工作流程

1. 用户询问“index.js 和 package.json 之间有什么关系？”
2. 克劳德打电话来了： ollama_analyze_files 包含两个文件路径
3. MCP服务器在服务器端读取两个文件
4. Ollama进行分析识别依赖关系、模式、关系
5. 结果无需通过Claude对话发送文件，即可跨文件获取洞察

这种混合方法结合了本地模型的速度和成本优势，以及Claude的智能和质量保证。

绩效期望

响应时间

• 小任务 （简单的代码片段）：20-60秒
• 中等任务 (函数评论，文件分析)：60-120秒
• 大型任务 （多个文件，复杂分析）：120-180秒

响应时间取决于：

• 您的GPU/CPU性能
• 模型大小（gemma3:4b 比……快约3倍 gemma3:12b， gemma3:27b （速度大约慢了2倍）
• 任务复杂性
• 针对文件感知工具的文件大小

代币使用情况

• 传统方法阅读700行文件（2000个词）+ 复习（2000个词）= 4000个代币
• 文件感知方法呼叫 ollama_review_file 路径为 = ~50个代币
• 储蓄“API”必须翻译为API

##

• 原文内容：: ~98.75% reduction in Claude API token usage!
• 译文内容：Claude API令牌使用量减少了98.75%！相较于纯本地或纯云方案的优势
• 对比 Pure Ollama克劳德提供架构指导，捕捉错误，并确保质量

对比 Pure Claude

OllamaClaude/
├── index.js              # Main MCP server implementation
├── package.json          # Node.js dependencies
├── README.md             # This file
├── test.md               # Test cases and validation guide
└── .gitignore            # Git ignore patterns

在常规编码任务中实现显著的代币节省（高达98.75%！）

两者之最佳（或结合两者之长）

• 本地计算负责繁重任务，Claude负责协调和优化项目结构
• 贡献与未来改进值得考虑的潜在改进： *.js 缓存
• 缓存文件内容用于重复操作Glob 支持
• 传递模式如分析多个文件
• 流式响应流式输出Ollama结果，以提升感知性能

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