task-master mcp 에서 쓰기 좋은 경량 ollama ai 모델

https://blog.naver.com/devramyun/223922736657

[20250705] 작업 목록을 관리해주는 mcp Task master 요새 다시금 AI를 사용하는 방법들이나 추천 컨텐츠를 많이 찾아보게 되면서, Task manager의 필요성을 … 요새 다시금 AI를 사용하는 방법들이나 추천 컨텐츠를 많이 찾아보게 되면서, Task manager의 필요성을 …

요새 그래픽카드가 달린 노트북이 많이 나오는데요,

그래도 그래픽카드 vram이 굉장히 작습니다.

보통 4GB 정도 vram이 있습니다.

4GB VRAM에서 Ollama 모델을 “task-master”(예: 할 일 요약, 간단한 명령 처리, 작업 분배, 체크리스트 등 실용적인 업무용 비서 역할)로 쓸 때에는 가볍고 응답 빠른 모델이 좋습니다.

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• 초경량이면서 “task-master” 스타일 Q&A, 리스트업, 명령 이해에 아주 강함
• 기본적인 작업 요청/분류/정리 잘함
• 속도 빠르고 램 점유 거의 없음
• 더 가볍고, 문장 생성은 좀 단순하지만
• 아주 빠르고, task list/분류 등 단순 업무용으론 충분
• phi:2보다 파워풀
• “업무용 보조”로도 잘 쓰임
• 가벼운 4-bit(Q4)로 추천, 약간 더 무거울 수 있으니 swap 좀 남겨두기
• 간단한 코드/명령어 보조, 스크립트 생성
• 업무 자동화/코딩 task까지 쓴다면
• 역시 Q4로 설치

# 최우선 추천
ollama run phi:latest

이미 task-master init을 했다면, 모델을 바꾸려면 .taskmaster/config.json에 다음처럼

      "provider": "ollama",
      "modelId": "phi:latest",
      "maxTokens": 2048,
      "temperature": 0.2