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我们为 Polymcp 添加了一流的 Ollama 支持，使得运行大型语言模型变得简单——无论您是在本地工作还是在云端部署。<p>通过将 Ollama 作为后端提供者，Polymcp 可以以最小的配置协调 MCP 服务器和模型。这使您可以专注于构建智能体，而不是处理基础设施的连接。<p>代码示例：<br>
```python
from polymcp.polyagent import PolyAgent, OllamaProvider
agent = PolyAgent(
llm_provider=OllamaProvider(model="gpt-oss:120b"),
mcp_servers=["http://localhost:8000/mcp"]
)
result = agent.run("法国的首都是什么？")
print(result)
```<p>这带来了以下优势：
• 清晰的编排：Polymcp 管理 MCP 服务器，而 Ollama 处理模型执行。
• 相同的工作流程，无处不在：在您的笔记本电脑或云端运行相同的设置。
• 灵活的模型选择：支持 gpt-oss:120b、Kimi K2、Nemotron 等 Ollama 支持的模型。<p>我们的目标是提供一种简单的方法来实验和部署基于 LLM 的智能体，而无需额外的连接代码。<p>欢迎反馈或分享您如何使用这个工具的想法。<p>代码库链接：<a href="https://github.com/poly-mcp/Polymcp" rel="nofollow">https://github.com/poly-mcp/Polymcp</a>
PoopyFeed 是我使用 Django 开发的开源婴儿护理追踪应用程序。它可以追踪喂养（瓶喂/母乳喂养）、换尿布和小睡。
我开发这个应用的主要原因是：市面上的商业婴儿追踪应用要么需要订阅，要么要求注册其服务器的账户，或者无法让多个照顾者有效协作。我希望有一个可以自我托管的应用，让我家数据保持在我们的控制之下。
主要功能：
- 追踪喂养（瓶喂量以盎司为单位，或母乳喂养的持续时间/侧边），尿布（湿/脏/两者）和小睡
- 通过邀请链接与他人分享孩子的信息
- 基于角色的访问控制：共同抚养者拥有完全编辑权限，照顾者只能查看和添加记录
- 支持多个孩子
- 移动友好的用户界面（设计为单手操作，方便抱着宝宝时使用）
技术栈：Django 6.0、PostgreSQL、Bootstrap 5。通过包含的蓝图一键部署到 Render，或使用 Podman/Docker 自我托管。
GitHub: https://github.com/DavidMiserak/poopyfeed
非常希望能收到反馈，尤其是来自那些在凌晨3点遇到“谁上次喂过宝宝？”问题的其他父母。