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使用 llama-cpp 在本地运行大模型，并生成类药分子 SMILES。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"llamacpp-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。
使用本地 llama-cpp 模型回答以下问题：请总结这段技术文档的核心要点，并列出 3 条实施建议。
返回基于本地大模型生成的摘要与建议列表。
生成 10 个具有类药性质的候选分子，并以 SMILES 格式输出；同时给出每个分子的简短说明。
输出一组类药分子的 SMILES 字符串及对应说明。
基于以下目标性质，提出 5 个可能的类药分子 SMILES：较高脂溶性、中等分子量、避免明显反应性基团。
返回符合目标性质方向的候选 SMILES 及简要筛选理由。
在本地离线运行 Llama 模型，安全私密地完成各类 AI 助手任务。
在 VS Code 中把本地 llama.cpp 模型接入 IBM Bob 进行自然语言交互。
将摘要、代码补丁等低风险任务委派给低成本模型并由主代理复核。
让 AI 通过本地大模型安全读取、搜索和编辑本地文件
连接本地 Ollama，为兼容 MCP 的应用提供对话、模型管理与文本生成能力。
让 AI 应用通过 MCP 连接本地 Llama 模型并获取相关上下文信息