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将高 token 开发任务分流到本地 Ollama 模型,节省 API 调用成本。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"ollama-mcp" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
使用 ollama-mcp 分析这个 Python 模块,找出可重构点,并基于本地 Ollama 模型给出具体修改建议,尽量减少云端 API token 消耗。
返回重构建议清单、示例修改方案,以及适合本地模型处理的任务说明。
通过 ollama-mcp 用本地模型解释这个大型代码文件的结构、主要函数和调用关系,输出简明总结,复杂推理再保留给云端模型。
输出代码结构概览、关键函数说明和可继续深挖的问题列表。
使用 ollama-mcp 将以下开发任务分配给本地 Ollama:整理提交信息、总结日志、归纳报错模式,并说明哪些任务不需要消耗远程 API。
返回任务分流建议、各任务处理结果摘要,以及节省 API token 的说明。
连接 Ollama 本地大模型到 MCP 客户端,便于查看模型并发起问答