如何实现本地大模型与MCP集成

1.概述

本文将围绕构建兼具本地运行大型语言模型（LLM）与MCP 集成能力的 AI 驱动工具展开，为读者提供从原理到实践的全流程指南。通过深度整合本地大模型的隐私性、可控性优势与 MCP 工具的自动化执行能力，帮助用户以低门槛、高效率的方式，打造个性化 AI 助手，实现任务自动化 —— 无论是文档处理、数据分析，还是流程调度等场景，均可通过这一集成方案，借助大模型的语义理解与推理能力，结合 MCP 工具的标准化接口，构建端到端的智能工作流，让 AI 真正成为提升生产力的核心引擎。

2.内容

2.1 环境准备

• ollama
• python==3.13.2
• uv 0.6.12
• Linux / macOS

大模型服务部署

• 安装ollama服务框架
• 通过ollama部署所需的大语言模型

开发环境配置

• 准备Python 3.13运行环境（推荐使用最新稳定版）
• 安装mcp服务开发所需的Python包

开发工具推荐

• 使用uv工具链（新一代Python项目管理工具）
• 功能覆盖：
  • Python版本管理
  • 虚拟环境控制
  • 依赖包管理
  • 项目依赖维护
• 优势：提供全流程的Python开发环境管理方案

2.2 ollama安装

访问ollama地址：https://ollama.com/，然后根据自己的环境下载对应的安装包，如下图所示：

安装好ollama后，启动服务后，可以执行命令来检查服务是否启动成功，如下图所示：

 然后，我们在ollama的模型页面选择我们需要下载的大模型，可以根据自身机器的性能来选择不同规模的模型，如图所示：

安装完成对应的模型后，可以通过http://localhost:11434/api/tag