ggozad/oterm

the terminal client for LLMs

何を解決するか

さまざまなAIモデルプロバイダーとの対話に専用のターミナルベースのユーザーインターフェース（TUI）を提供し、LLMとチャットする際にブラウザや重いグラフィカルインターフェースを必要としなくなります。

動作方法

Ollama、OpenAI、Anthropicなどのプロバイダーに接続するクライアントとして機能し、pydantic-aiライブラリでサポートされている任意のプロバイダーも対応可能で、ユーザーはコマンドライン環境内でプロンプトを実行し、直接応答を受信できます。

対象ユーザー

Large Language Modelsと対話する際に、軽量でキーボード駆動のインターフェースを好む開発者やターミナル中心のユーザー。

特徴

  • Ollama、OpenAI、Anthropicを含む複数のプロバイダーをサポート。
  • 広範なプロバイダー互換性を実現するため、pydantic-aiを基盤に構築。
  • uvxを用いたインストールで、すばやく実行可能。

関連

  • プロジェクト
    jonigl/mcp-client-for-ollama

    ローカルの Ollama LLM を Model Context Protocol (MCP) サーバーに接続するターミナルベースのクライアントで、ローカルモデルがツールを実行し、外部リソースにアクセスできるようにします。

  • プロジェクト
    JHubi1/ollama-app

    Ollama用の現代的でクロスプラットフォーム対応のクライアントで、APIを介してローカルAIモデルとやり取りするためのグラフィカルチャットインターフェースを提供します。

  • プロジェクト
    daodao97/chatmcp

    Model Context Protocol (MCP) と統合されたクロスプラットフォーム AI チャットクライアント。LLM を外部データソースやツールに接続可能。

  • プロジェクト
    tidyverse/ellmer

    Rで大規模言語モデルを使用するのを簡単にするパッケージで、幅広いプロバイダーとストリーミング、ツール呼び出しなどの機能をサポートしています。

  • プロジェクト
    simonw/llm

    リモートおよびローカルの大規模言語モデルと対話するためのCLIツールおよびPythonライブラリ。SQLiteログ記録とプラグインベースの拡張性を備えています。