Multi
一个集成本地模型与网络搜索的AI研究服务器，支持工具调用与多智能体协作。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Multi。 它的用途是：一个集成本地模型与网络搜索的AI研究服务器，支持工具调用与多智能体协作。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/multi-multi-agent-research-poc/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我研究一下最近三个月大语言模型在代码生成方面的最新进展，并总结三个主要趋势。”，它会通过 Multi 协调本地模型分析你的问题，并调用 BraveSearch 获取最新的博客、论文和技术报告，最终生成一份结合了深度思考和最新信息的综合报告。
介绍
Multi 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的 AI 研究服务器，旨在解决在研究和概念验证（POC）过程中，需要同时利用本地大模型的隐私安全优势和外部网络搜索的实时信息获取能力的问题。它通过集成 Ollama（本地模型运行）和 BraveSearch（隐私优先的搜索引擎），构建了一个既能处理本地复杂推理，又能获取最新外部信息的协作环境。
使用时，用户需要配置好 Ollama 和 BraveSearch 的 API 密钥。启动 Multi 服务器后，它可以作为后台服务被支持 MCP 协议的 AI 助手（如 Claude Desktop）调用。用户通过自然语言向 AI 助手提出研究问题，助手则会通过 Multi 服务器协调调用本地模型进行深度分析，并同时使用 BraveSearch 获取网络上的最新资料，最终将综合结果返回给用户。
这个 Skill 非常适合需要进行深度技术调研、市场分析、学术文献综述或快速构建 AI 应用原型的开发者与研究者。它特别适合那些注重数据隐私、希望将敏感研究过程保留在本地，同时又无法脱离互联网最新信息的场景。
使用建议：确保本地已安装并运行 Ollama，且选择了合适能力的模型。由于涉及网络搜索，请注意 BraveSearch 的 API 调用可能有次数限制或成本。在进行复杂、多步骤的研究任务时，可以尝试利用其多智能体协作特性，将大任务拆解后并行处理以提高效率。
核心特点
核心区别在于将本地模型推理（Ollama）与隐私优先的网络搜索（BraveSearch）深度集成于 MCP 框架内，实现了“离线思考”与“在线查询”的无缝协作，而非简单的工具并列。它原生支持多智能体间的工具调用与任务协调，适合复杂的研究工作流。
注意事项
不适合对网络搜索结果实时性要求极高（如秒级股价监控）或完全离线的纯本地推理场景。
常见问题
Multi 支持哪些本地模型？
支持所有能在 Ollama 上拉取和运行的模型，如 Llama 3、Qwen、Gemma 等。
如何获取 BraveSearch API 密钥？
需要前往 Brave Search 官网注册开发者账户并创建 API 密钥。