使用说明
MCP+Ollama集成实践
简介
本项目测试环境为Ubuntu 20.04(阿里云CPU环境)，基于MCP+Ollama集成的，请参考MCP+Ollama集成实践，主要目的是为了熟悉主控程序的相关流程，为后续部署与实现deepresearch做准备。
安装依赖
uv add fastmcp ollama
这会同时安装MCP服务器和Ollama聊天库，以便你在它们的基础上构建客户端和服务器逻辑。
文件结构
在项目根目录下，有名为.venv的虚拟环境，里面存放了所有依赖项。
另外，我们的your folder目录下，有server.py和client.py两个文件，server.py文件包含MCP服务器和想要暴露的工具。client.py文件在后台进程中启动服务器，获取可用工具，并与Ollama连接。
your folder
├── server.py
└── client.py
激活虚拟环境
这一步在每一个终端开始运行的时候都必须执行
source .venv/bin/activate
启动ollama服务（在一个终端）
ollama serve
启动成功后，会返回一个端口号，该端口号用于后续的调用
在ollama中部署一个大模型（以gemma3为例）
ollama run gemma3
模型启动成功后，会返回一个模型ID，该ID为模型唯一标识符，后续调用模型时需要使用此ID，可以在当前的界面与模型对话体验
运行 MCP 服务器（新建终端）
uv run python server.py
运行客户端（新建终端）
python client.py
一些其他问题
client.py文件有如下代码：
client = Client(
host='http://127.0.0.1:11434',
headers={'x-some-header': 'some-value'}
)
在这里配置了http请求头，事实上，这里的host需要您自己设置，下面代码中是我的ip
本地访问页面 http://127.0.0.1:11434/#tools （例），我们可以看构造的函数，并且可以调试
