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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。
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。
智能分配本地与远程模型处理编程任务，并支持基准测试与代码检索。
连接 Ollama 本地大模型到 MCP 客户端，便于查看模型并发起问答
通过 LLM 搜索引擎的 MCP 服务检索信息并为智能体提供外部知识。
通过命令行运行 LLM 提示并实现 MCP 客户端交互与自动化集成。
根据 OpenAPI 规范自动生成 MCP 工具，让模型用自然语言调用各类 API。