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Ollama MCP 툴 추가 (NanoClaw)

NanoClaw 컨테이너 에이전트가 로컬 Ollama 모델을 MCP 도구로 호출·관리하게 만들어주는 설치 가이드 스킬입니다.

개발·코딩고급★ 30,471⑂ 12,865AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

NanoClaw 프로젝트에 Ollama MCP 서버를 붙여, 컨테이너 안의 에이전트가 호스트에서 돌아가는 로컬 LLM을 도구처럼 호출할 수 있게 만듭니다. Claude는 여전히 오케스트레이터 역할을 하고, 무거운/반복적인 추론은 로컬 모델에 위임합니다.

  • 기본 도구: ollama_list_models(설치된 모델 목록), ollama_generate(프롬프트 실행)
  • 선택 도구(OLLAMA_ADMIN_TOOLS=true): 모델 pull / delete / show / 메모리 로드 현황 조회
  • MCP 서버 소스와 테스트 파일을 컨테이너(Bun) 트리와 호스트(Node) 트리에 복사하고, index.ts에 서버를 등록하며 container-runner.ts에서 OLLAMA_HOST, OLLAMA_ADMIN_TOOLS 환경변수를 전달하도록 코드를 수정합니다.
  • [OLLAMA] 로그를 info 레벨로 노출하고, .env.example에 설정 예시를 추가합니다.
  • 빌드·타입체크·wiring 테스트까지 검증 명령을 제공하고, 연결 실패·모델 미발견·pull 타임아웃 등 흔한 문제의 해결법을 정리해 둡니다.

이런 분께 추천

  • NanoClaw를 직접 운영하며 로컬 모델로 API 비용을 줄이고 싶은 개발자
  • 민감한 데이터를 외부 API로 보내지 않고 로컬에서 처리하고 싶은 팀
  • MCP stdio 서버를 실제 프로젝트에 통합하는 예시 코드를 찾는 사람

주의: 이 스킬은 NanoClaw 저장소의 특정 파일 구조를 전제로 코드를 직접 수정합니다. 다른 프로젝트에는 그대로 적용되지 않습니다.

활용 예시

  1. 첫 연결 테스트 — Ollama 데몬을 띄우고 ollama pull gemma3:1b 후, 에이전트에게 "use ollama to tell me the capital of France"라고 요청하면 모델 목록을 조회한 뒤 로컬 모델로 답을 생성합니다.
  2. 모델 라이브러리 관리 — .env에 OLLAMA_ADMIN_TOOLS=true를 넣고 재시작하면 "pull the qwen3-coder:30b model", "지금 메모리에 올라간 모델 알려줘" 같은 지시를 그대로 처리합니다.
  3. 원격 Ollama 서버 사용 — 사내 GPU 서버에 Ollama를 두고 OLLAMA_HOST=http://gpu-box:11434만 지정해 컨테이너 에이전트가 그 모델을 쓰게 합니다.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 nanocoai/nanoclaw 의 .claude/skills/add-ollama-tool 폴더를 내 ~/.claude/skills/add-ollama-tool/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/nanocoai/nanoclaw.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r nanoclaw/.claude/skills/add-ollama-tool ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 호스트에 Ollama를 설치하고 실행합니다(ollama serve 또는 데스크톱 앱).
  2. 데몬이 응답하는지 확인합니다: curl -s http://127.0.0.1:11434/api/tags
  3. 모델이 하나도 없으면 가벼운 모델부터 받습니다: ollama pull gemma3:1b
  4. NanoClaw 프로젝트를 준비합니다(이미 클론했다면 생략): git clone https://github.com/nanocoai/nanoclaw.git && cd nanoclaw
  5. 스킬은 저장소 안 .claude/skills/add-ollama-tool에 이미 포함되어 있습니다. 다른 곳에서 쓰려면 cp -r nanoclaw/.claude/skills/add-ollama-tool ~/.claude/skills/로 복사하세요.
  6. 프로젝트 루트에서 Claude Code를 실행하고 "add-ollama-tool 스킬로 Ollama 연동을 적용해줘"라고 요청합니다.
  7. 스킬 안내에 따라 소스 복사 → index.ts 등록 → container-runner.ts 환경변수 전달 순으로 변경사항을 적용합니다.
  8. 검증 명령을 순서대로 실행합니다: pnpm run build, pnpm exec vitest run src/ollama-wiring.test.ts, (cd container/agent-runner && bun test src/ollama-registration.test.ts), ./container/build.sh
  9. 필요하면 .env에 OLLAMA_ADMIN_TOOLS=true 또는 OLLAMA_HOST=...를 추가한 뒤 서비스를 재시작합니다(macOS는 launchctl kickstart -k, Linux는 systemctl --user restart).
  10. 에이전트에게 "use ollama to ..."라고 말해 동작을 확인하고, 문제가 있으면 tail -f logs/nanoclaw.log | grep -i ollama로 로그를 봅니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT