Collegare Ollama MCP a Microsoft Copilot

💡 Non vuoi installare nulla? Usa direttamente cloud.anythingmcp.com. Accedi, fai clic su Connectors → Ollama, incolla le tue credenziali, genera una chiave API MCP — fatto. Niente Docker, niente git clone, nessun server locale.

Ollama + Microsoft Copilot

Fai usare alla tua AI modelli open-weight come Gemma, Llama, Qwen, Mistral e DeepSeek in esecuzione sul tuo server Ollama (o su Ollama Cloud): elenca i modelli installati e caricati, leggi i dettagli e le capacità di un modello, chatta, genera testo e crea embedding, senza inviare dati a un provider AI ospitato.

Prerequisiti

Consulta le istruzioni di configurazione complete incluse nel connettore (visibili nello store integrato nell'app quando selezioni il connettore). Le variabili d'ambiente richieste per questo connettore sono:

OLLAMA_URL

Passo 1 — Ottieni le credenziali

La configurazione richiede circa 2 minuti. Ti serve un server Ollama raggiungibile da AnythingMCP, con almeno un modello scaricato, oppure una chiave API di Ollama Cloud.

1. Installa Ollama da https://ollama.com/download e scarica un modello, ad es. ollama pull gemma3.
2. Inserisci in OLLAMA_URL l'URL di base del server, senza /api, ad es. http://localhost:11434 (la porta predefinita di Ollama). Se AnythingMCP gira in Docker e Ollama gira sull'host, usa http://host.docker.internal:11434. Per Ollama su un'altra macchina, avvialo lì con OLLAMA_HOST=0.0.0.0 e usa l'indirizzo di quella macchina.
3. AnythingMCP self-hosted: aggiungi quell'host (ad es. localhost, host.docker.internal o l'IP del server) a SSRF_ALLOWED_HOSTS sul backend di AnythingMCP, che per impostazione predefinita blocca gli indirizzi locali e privati. AnythingMCP Cloud non può raggiungere un server sulla tua macchina o sulla tua rete: usa Ollama Cloud (passo 4) oppure un server Ollama con un indirizzo pubblico.
4. Lascia OLLAMA_API_KEY vuota per un server locale. Per Ollama Cloud, imposta OLLAMA_URL su https://ollama.com e incolla una chiave da https://ollama.com/settings/keys. Per un server dietro un reverse proxy che verifica un token, inserisci qui il bearer token del proxy. La chiave viene inviata come Authorization: Bearer solo se è impostata.
5. Installa il connettore ed esegui ollama_get_version: mostra che il server risponde.

Cosa fa: ollama_list_models elenca i modelli installati con famiglia, dimensione dei parametri e quantizzazione, mentre ollama_list_running_models mostra quali sono caricati in memoria in questo momento. ollama_show_model restituisce le capacità di un modello (completion, vision, tools, thinking, embedding), la lunghezza del contesto, i parametri e il template del prompt, così l'AI può verificare cosa supporta un modello prima di inviare immagini o strumenti. ollama_chat gestisce una conversazione con prompt di sistema, cronologia, immagini per i modelli vision, tool calling, output JSON e thinking. ollama_generate risponde a un singolo prompt, incluso il fill-in-the-middle con suffix sui modelli per il codice. ollama_embed crea vettori di embedding con un modello di embedding come embeddinggemma o nomic-embed-text. Prompt e risposte restano sul tuo server.

Velocità e costi: le risposte non vengono trasmesse in streaming. La prima chiamata a un modello non caricato lo carica anche, e questo richiede da pochi secondi a un minuto per i modelli di grandi dimensioni (load_duration nel risultato lo indica, in nanosecondi). Un server locale è gratuito; l'uso di Ollama Cloud viene conteggiato nel piano del tuo account. L'output di un modello può essere errato o contenere istruzioni, quindi l'AI lo tratta come dati, non come ordini.

Errori comuni: connessione rifiutata o bloccata significa che Ollama non è in esecuzione su OLLAMA_URL, che è in ascolto solo su 127.0.0.1 di un'altra macchina, oppure che l'host manca da SSRF_ALLOWED_HOSTS. 404 model 'x' not found significa che il modello non è installato: esegui ollama pull x sul server. 400 does not support tools/thinking/insert, o un errore di embedding, significa che il modello non ha quella capacità (controlla con ollama_show_model). 401 su Ollama Cloud significa che la chiave API è mancante o errata.

Il connettore non scarica, non pubblica, non copia, non crea e non elimina modelli, quindi non modifica mai ciò che è installato sul tuo server.

Passo 2 — Installa l'adapter

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

Passo 3 — Aggiungi il connettore in Microsoft Copilot

L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostra YOUR_SERVER_ID.

Microsoft Copilot usa i server MCP tramite gli agenti creati in Copilot Studio: aggiungi AnythingMCP a un agente come strumento, poi pubblichi l'agente in Microsoft 365 Copilot e in Teams. Copilot Studio si collega dal cloud di Microsoft via Streamable HTTP, che AnythingMCP supporta.

1. In Copilot Studio apri il tuo agente (o creane uno), vai su Tools e scegli Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
2. Inserisci un Server name (per esempio AnythingMCP), una Server description che dica cosa fa il connettore e il Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Copilot Studio usa la descrizione per decidere quando chiamare il server.
3. Come autenticazione scegli API key, imposta Type su Header e come nome dell'header X-API-Key, poi seleziona Create.
4. In Add tool scegli Create a new connection, incolla una chiave API MCP di AnythingMCP (MCP Servers → il tuo server → API keys) e seleziona Add to agent.
5. Provalo nel riquadro Test dell'agente: chiedi qualcosa che richiede i tool di Ollama.
6. Seleziona Publish, poi Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lascia selezionato Make agent available in Microsoft Copilot e scegli Add channel. See agent in Teams lo installa per te; in Microsoft 365 Copilot scrivi @ e scegli l'agente.

Preferisci un accesso per ogni utente? Al posto della chiave API scegli OAuth 2.0 → Dynamic discovery: ogni persona accede ad AnythingMCP la prima volta che l'agente lo chiama.

Usi il self-hosting? Usa l'indirizzo HTTPS pubblico della tua istanza al posto di https://cloud.anythingmcp.com. Copilot Studio si collega dal cloud di Microsoft, quindi localhost non funziona.

Tool disponibili

FAQ

Per quale Copilot vale? Per Microsoft 365 Copilot in azienda, tramite gli agenti di Copilot Studio. L'app Microsoft Copilot per account personali non permette di aggiungere un proprio server MCP.

Cosa mi serve? Un account di lavoro con accesso a Copilot Studio (licenza o prova) per creare l'agente. Chi lo usa in Microsoft 365 Copilot o in Teams deve avere accesso all'agente: condividilo, oppure chiedi a un amministratore di pubblicarlo per l'organizzazione. Se la tua organizzazione applica criteri sui dati ai connettori di Power Platform, valgono anche per i server MCP.

L'agente non chiama i tool. Controlla che il nome dell'header sia esattamente X-API-Key e che la chiave appartenga allo stesso server MCP dell'URL, e scrivi una Server description precisa: Copilot Studio la usa per decidere quando chiamare il server. Dopo ogni modifica pubblica di nuovo l'agente; in una chat già aperta scrivi "start over" per passare alla nuova versione.

Prossimi passi

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