Resumen
Permite que tu IA use modelos de pesos abiertos como Gemma, Llama, Qwen, Mistral y DeepSeek que se ejecutan en tu propio servidor Ollama (u Ollama Cloud): lista los modelos instalados y cargados, consulta los detalles y las capacidades de un modelo, chatea, genera texto y crea embeddings, sin enviar datos a un proveedor de IA alojado.
Configuración guiada
Conecta Ollama a Meta Muse en 2 minutos
Empieza la prueba gratuita en AnythingMCP Cloud, conecta Ollama con la configuración guiada y añade tu URL MCP a Meta Muse. Sin código y sin servidores que mantener.
Sin tarjeta de crédito · 7 días de prueba · Alternativa self-host disponible
Prueba a pedir
Prompts de ejemplo para Ollama
Haz clic en un prompt para copiarlo. Pégalo en Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot u OpenClaw para ejecutarlo contra este conector.
Claude es IA y puede equivocarse. Verifica siempre las respuestas.
💡 ¿Sin instalar nada? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, haz clic en Connectors → Ollama, pega tus credenciales, genera una clave de API de MCP y listo. Sin Docker, sin
git clone, sin servidor local.
Ollama + Meta Muse
Permite que tu IA use modelos de pesos abiertos como Gemma, Llama, Qwen, Mistral y DeepSeek que se ejecutan en tu propio servidor Ollama (u Ollama Cloud): lista los modelos instalados y cargados, consulta los detalles y las capacidades de un modelo, chatea, genera texto y crea embeddings, sin enviar datos a un proveedor de IA alojado.
Requisitos previos
Consulta las instrucciones de configuración completas incluidas en el conector (visibles en la tienda de la aplicación cuando seleccionas el conector). Las variables de entorno necesarias para este conector son:
OLLAMA_URL
Paso 1 — Obtén las credenciales
La configuración lleva unos 2 minutos. Necesitas un servidor Ollama al que AnythingMCP pueda acceder, con al menos un modelo descargado, o una clave de API de Ollama Cloud.
- Instala Ollama desde https://ollama.com/download y descarga un modelo, p. ej.
ollama pull gemma3. - Pon la URL base del servidor, sin
/api, enOLLAMA_URL, p. ej.http://localhost:11434(el puerto predeterminado de Ollama). Si AnythingMCP se ejecuta en Docker y Ollama en el host, usahttp://host.docker.internal:11434. Si Ollama está en otra máquina, inícialo allí conOLLAMA_HOST=0.0.0.0y usa la dirección de esa máquina. - AnythingMCP autoalojado: añade ese host (p. ej.
localhost,host.docker.internalo la IP del servidor) aSSRF_ALLOWED_HOSTSen el backend de AnythingMCP, que bloquea las direcciones locales y privadas de forma predeterminada. AnythingMCP Cloud no puede acceder a un servidor en tu propia máquina o red: usa Ollama Cloud (paso 4) o un servidor Ollama con una dirección pública. - Deja
OLLAMA_API_KEYvacío para un servidor local. Para Ollama Cloud, estableceOLLAMA_URLcomohttps://ollama.comy pega una clave de https://ollama.com/settings/keys. Para un servidor detrás de un proxy inverso que comprueba un token, pon aquí el bearer token del proxy. La clave se envía comoAuthorization: Bearersolo cuando está definida. - Instala el conector y ejecuta
ollama_get_version: te mostrará que el servidor responde.
Qué hace: ollama_list_models lista los modelos instalados con su familia, tamaño de parámetros y cuantización, y ollama_list_running_models muestra cuáles están cargados ahora mismo en memoria. ollama_show_model devuelve las capacidades de un modelo (completion, vision, tools, thinking, embedding), la longitud de contexto, los parámetros y la plantilla de prompt, de modo que la IA pueda comprobar qué admite un modelo antes de enviar imágenes o herramientas. ollama_chat mantiene una conversación con un prompt de sistema, historial, imágenes para modelos de visión, llamadas a herramientas, salida JSON y razonamiento. ollama_generate responde a un único prompt, incluido el relleno en el medio (fill-in-the-middle) con suffix en modelos de código. ollama_embed crea vectores de embeddings con un modelo de embeddings como embeddinggemma o nomic-embed-text. Los prompts y las respuestas se quedan en tu propio servidor.
Velocidad y costes: las respuestas no se transmiten en streaming. La primera llamada a un modelo que no está cargado también lo carga, lo que tarda desde unos segundos hasta un minuto en modelos grandes (load_duration en el resultado lo indica, en nanosegundos). Un servidor local es gratuito; el uso de Ollama Cloud cuenta contra el plan de tu cuenta. La salida de un modelo puede ser incorrecta o contener instrucciones, por lo que la IA la trata como datos, no como órdenes.
Errores comunes: «connection refused» o bloqueado significa que Ollama no se está ejecutando en OLLAMA_URL, que escucha solo en 127.0.0.1 de otra máquina, o que el host no está en SSRF_ALLOWED_HOSTS. 404 model 'x' not found significa que el modelo no está instalado: ejecuta ollama pull x en el servidor. 400 does not support tools/thinking/insert, o un error de embeddings, significa que el modelo no tiene esa capacidad (comprueba con ollama_show_model). 401 en Ollama Cloud significa que la clave de API falta o es incorrecta.
El conector no descarga, sube, copia, crea ni elimina modelos, por lo que nunca cambia lo que está instalado en tu servidor.
Paso 2 — Instala el adaptador
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Paso 3 — Añade el conector en Muse
La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestraYOUR_SERVER_ID.
Muse añade los servidores MCP remotos como conectores personalizados e inicia sesión en ellos con OAuth.
- En Muse, abre Settings → Connectors y elige Add custom connector.
- Pega la URL del servidor MCP
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. - Muse abre la página de inicio de sesión de AnythingMCP: inicia sesión y aprueba el acceso.
- En un chat, pídele a Muse algo que necesite las herramientas de
Ollama.
También puedes configurarlo desde un chat, en la web, en las apps de iOS y Android o en WhatsApp. Envía a Muse este mensaje:
Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Name: AnythingMCP
Transport: remote streamable HTTP
URL: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID
Auth: OAuth
¿Lo alojas tú mismo? Usa la dirección HTTPS pública de tu instancia en lugar de https://cloud.anythingmcp.com. Muse se conecta desde la nube de Meta, así que localhost no funciona.
Herramientas disponibles
| Herramienta | Qué hace |
|---|---|
ollama_get_version | Muestra la versión del servidor Ollama |
ollama_list_models | Lista los modelos instalados en el servidor Ollama: nombre, tamaño, último cambio, formato, familia, tamaño de parámetros (p. ej. 4.3B) y cuantización (p. ej |
ollama_list_running_models | Lista los modelos cargados actualmente en memoria en el servidor Ollama, con el tamaño total, cuánto está en la memoria de la GPU (size_vram), la longitud de contexto y… |
ollama_show_model | Muestra los detalles de un modelo instalado: capacidades (completion, vision, tools, thinking, insert, embedding), familia, tamaño de parámetros… |
ollama_chat | Chatea con un modelo en el servidor Ollama (sin streaming) |
ollama_generate | Genera una respuesta para un único prompt en el servidor Ollama (sin streaming), con un prompt de sistema opcional, imágenes para modelos de visión… |
ollama_embed | Crea vectores de embeddings para un texto o una lista de textos con un modelo de embeddings en el servidor Ollama (p. ej. embeddinggemma… |
Preguntas frecuentes
¿Dónde está disponible Muse? Por ahora Meta ofrece Muse en Estados Unidos y Canadá, en la web, en las apps de iOS y Android y en WhatsApp.
¿Meta revisa este conector? No. Meta no revisa los conectores personalizados. Muse solo ve las herramientas que activaste para este servidor MCP en AnythingMCP, y puedes desconectarlo cuando quieras en Settings → Connectors.
Siguientes pasos
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