Как связать языковую модель с рабочими данными через Ollama, MCP и LibreChat
Как связать языковую модель с рабочими данными через Ollama, MCP и LibreChat RAigerim описывает практический стек для приватного доступа к OLAP-данным: локальная Gemma4 через Ollama, MCP-сервер XLTable и LibreChat как агентская оболочка. Задача была не в чате ради чата, а в том, чтобы модель сама читала схему кубов и отвечала точными числами без ручных выгрузок Excel. В первом проходе использовали AnythingLLM: связка с Ollama и XLTable заработала и годилась для простых запросов, но для полноценного агента с жестким контролем инструментов и визуальных артефактов этого оказалось мало. Затем авторы перешли на LibreChat, где можно задать системный промпт, подключить MCP, Run Code и Artifacts, а каждое число в выводе обязали сопровождать источником из xltable или расчетом через Run Code. Для разработки оставили легкую gemma4:e4b, а для рабочих сценариев — 12b-версию на отдельном сервере; локальный запуск при этом сохранили как песочницу. Итоговый вывод автора: такой стек удобен там, где важны приватность, точность и проверка вычислений, но не подходит как простой чат-заменитель. Если вам нужен внутренний аналитический помощник, начинать стоит с MCP-доступа к данным и строгого промпта для источников чисел. Источник: Habr AI Practice RU — https://habr.com/ru/articles/1074406/