Multi-Model Advisor 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器工具，核心目的是查询多个 Ollama 模型并将它们的回答组合起来，为单个问题提供多样化的 AI 视角。项目采用“顾问委员会”的方式，让 Claude 能够综合多个模型的观点以及自身的回答，从而给出更全面的结论。
用途
该工具面向需要多角度分析或决策支持的场景。通过让多个本地 Ollama 模型分别回答同一问题，用户可以获取来自不同模型的不同视角，再由 Claude 进行综合，形成更为全面的回答。它适合希望利用本地模型资源、又不想依赖单一模型输出的用户。
主要能力
- 使用单个问题查询多个 Ollama 模型。
- 为每个模型分配不同的角色或人设，以鼓励多样化观点。
- 查看系统中所有可用的 Ollama 模型。
- 为每个模型自定义系统提示词。
- 通过环境变量进行配置。
- 与 Claude for Desktop 无缝集成。
- 服务器暴露两个工具：
list-available-models（显示系统中所有 Ollama 模型）和query-models（用问题查询多个模型）。
使用方式
使用该工具需要以下前置条件：
- Node.js 16.x 或更高版本。
- 已安装并运行 Ollama。
- Claude for Desktop（用于完整的顾问体验）。
安装方式有两种：
- 通过 Smithery 自动安装到 Claude Desktop。
- 手动安装：
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/YuChenSSR/multi-ai-advisor-mcp.git cd multi-ai-advisor-mcp - 安装依赖：
npm install - 构建项目：
npm run build - 安装所需 Ollama 模型：
ollama pull gemma3:1b ollama pull llama3.2:1b ollama pull deepseek-r1:1.5b - 在项目根目录创建
.env文件并按需配置。
- 克隆仓库：
连接到 Claude for Desktop：
- 找到 Claude for Desktop 的配置文件：
- MacOS：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows：
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- MacOS：
- 编辑该文件，添加 Multi-Model Advisor MCP 服务器，并将
/absolute/path/to/替换为项目目录的实际路径。 - 重启 Claude for Desktop。
使用方式：
- 列出可用模型：可以查看系统上所有已安装的 Ollama 模型，并标识哪些被配置为默认模型。
- 直接让 Claude 使用多模型顾问：Claude 会查询所有默认模型，并基于它们的不同视角提供综合回答。
工作流程：
- 当用户向 Claude 提问并提及多模型顾问时，Claude 决定使用
query-models工具。 - 服务器将问题发送给多个 Ollama 模型。
- 每个模型给出自己的视角回答。
- Claude 接收所有回答并综合成一份全面的答案。
适用场景
- 需要针对同一问题获取多个 AI 模型的不同观点。
- 在决策过程中希望综合多个模型的意见。
- 本地部署 Ollama 并希望利用其模型资源进行多角度分析。
- 与 Claude for Desktop 配合，增强回答的全面性。
限制
- 需要 Node.js 16.x 或更高版本。
- 必须安装并运行 Ollama，且需要提前拉取所需模型。
- 完整的顾问体验需要 Claude for Desktop。
- 内存不足时可能无法运行较大的模型，可尝试指定较小的模型或升级内存。
- 若服务器无法连接 Ollama，需检查 Ollama 是否运行、
.env中的OLLAMA_API_URL是否正确，并可访问http://localhost:11434验证。 - 若模型不可用，需确认已通过
ollama pull <model-name>拉取，并用ollama list核对模型名称，或使用list-available-models工具查看。 - 若 Claude 未显示 MCP 工具，需确认更新配置后已重启 Claude，检查
claude_desktop_config.json中的绝对路径是否正确，并查看 Claude 日志中的错误信息。
