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Tenchi-MCP - スクリーンショット

Tenchi-MCP

Model Context Protocol (MCP) と Ollama を活用したクラウド・ローカル LLM ハイブリッド推論オーケストレーター

Other
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Y
Yuzuko Underson

PublishedMay 20, 2026
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About this app

クラウドLLMがOllamaを通してローカルLLMを擬似的なサブエージェントとして扱えるようにしたMCPサーバーです。時間を犠牲に精度向上とトークン燃費の向上を図っています。
実質やっていることは

bash
ollama run <モデ> "なんかいい感じのPythonコード書いて"

を、クラウドLLMが出来るようになっただけです。
使用するモデルはTOMLファイルで設定可能です。その際はollama listで出てくるモデル名と一致させてください。ロールやパラメータの設定も可能です。
MCPサーバーなので、理論上はメモリに乗るなら全てローカルLLMでも使用は可能です。

  1. クラウドLLMが使用するモデルとプロンプトを考えて呼び出す
  2. 実装役がコードを書き出す
  3. レビュー役がチェックする
  4. クラウドLLMに戻して、使えるやつならそのまま使い、ダメなところは修正(場合によっては2に戻る)

このような流れを作るだけでもトークン燃費は変わると思います。
0から1まで生成すると結構持っていかれますが、0から0.5くらいまでを事前に作らせ、クラウドLLM側にはその修正などに回ってもらうことで少しでもトークン燃費を向上させます。ただし、環境によっては推論で非常に時間がかかるデメリットはあるので使い時の見極めが必要になります。
※名前の由来は、クラウド→雲→空、ローカル→地域→地、から取って、天地MCPです。

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ローカルLLMを使用した翻訳アプリです。GGUFファイルを選択し、翻訳元言語、翻訳先言語を選び、文字を入力してTranslateボタンを押せば、そのモデルが対応している言語なら翻訳してくれます。使用言語はRustとPythonで、Rustで主な処理やGUIを、PythonでLLM周りの処理をしています。 temperatureやtop_p/kのような各種パラメータは勿論、システムプロンプトもアプリ側で変更可能です。翻訳言語の追加やモデル・アプリの設定はconfig.yamlで編集可能です。 フォントを入れないと翻訳しても□□□のようになってしまうので、fontsフォルダにTTFやOTF、またfonts.yamlにて言語とフォントファイルのパスを設定してください。 # fonts.yaml例 ```yaml Japanese: "fonts/NotoSansJP-VariableFont_wght.ttf" English: "fonts/NotoSans-VariableFont_wdth,wght.ttf" ``` また、おまけ程度の機能ですが、TTS(Text to Speech)モデルのKokoro-82Mを使用しています。これにより日本語や英語含む一部言語で音声生成可能です。(長文はトークンで区切り、後からくっつけることで対応しました。)Kokoro-82Mが対応していない言語は、事前ダウンロードこそ必須ですがOS標準の音声読み上げ機能を使用した音声生成をするようにしています。また、Kokoro-82M以外の対応は考えておりません。あくまで音声生成はおまけなのであまり期待はしないでください。 ※名前の3LMはLocalLLMを略しただけです。LLLMなので3LMです。

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