LMStudio-MCP
一个桥梁,让Claude能够通过LM Studio与本地运行的LLM模型进行通信,从而使用户能够通过Claude的界面利用他们的私有模型。
README
LMStudio-MCP
一个模型控制协议 (MCP) 服务器,允许 Claude 通过 LM Studio 与本地运行的 LLM 模型进行通信。
<img width="1881" alt="Screenshot 2025-03-22 at 16 50 53" src="https://github.com/user-attachments/assets/c203513b-28db-4be5-8c61-ebb8a24404ce" />
概述
LMStudio-MCP 在 Claude (具有 MCP 功能) 和您本地运行的 LM Studio 实例之间创建了一个桥梁。 这允许 Claude:
- 检查您的 LM Studio API 的健康状况
- 列出可用的模型
- 获取当前加载的模型
- 使用您的本地模型生成补全
这使您能够通过 Claude 的界面利用您自己的本地运行模型,将 Claude 的功能与您的私有模型相结合。
前提条件
- Python 3.7+
- 已安装并本地运行且已加载模型的 LM Studio
- 具有 MCP 访问权限的 Claude
- 必需的 Python 包(请参阅安装)
安装
-
克隆此存储库:
git clone https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP.git cd LMStudio-MCP -
安装所需的包:
pip install requests "mcp[cli]" openai
MCP 配置
为了让 Claude 连接到此桥梁,您需要正确配置 MCP 设置。 您可以:
-
直接从 GitHub 使用:
{ "lmstudio-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP" ] } } -
使用本地安装:
{ "lmstudio-mcp": { "command": "/bin/bash", "args": [ "-c", "cd /path/to/LMStudio-MCP && source venv/bin/activate && python lmstudio_bridge.py" ] } }
有关详细的 MCP 配置说明,请参阅 MCP_CONFIGURATION.md。
用法
-
启动您的 LM Studio 应用程序,并确保它在端口 1234(默认端口)上运行
-
在 LM Studio 中加载一个模型
-
如果在本地运行(不使用
uvx),请运行 LMStudio-MCP 服务器:python lmstudio_bridge.py -
在 Claude 中,当提示时通过选择 "lmstudio-mcp" 连接到 MCP 服务器
可用功能
该桥梁提供以下功能:
health_check(): 验证 LM Studio API 是否可访问list_models(): 获取 LM Studio 中所有可用模型的列表get_current_model(): 确定当前加载的模型chat_completion(prompt, system_prompt, temperature, max_tokens): 从您的本地模型生成文本
已知限制
- 某些模型(例如,phi-3.5-mini-instruct_uncensored)可能存在兼容性问题
- 该桥梁目前仅使用 LM Studio 的 OpenAI 兼容 API 端点
- 模型响应将受到您本地加载模型的功能限制
故障排除
API 连接问题
如果 Claude 在尝试连接到 LM Studio 时报告 404 错误:
- 确保 LM Studio 正在运行并且已加载模型
- 检查 LM Studio 的服务器是否在端口 1234 上运行
- 验证您的防火墙是否未阻止连接
- 如果问题仍然存在,请尝试在 API URL 中使用 "127.0.0.1" 而不是 "localhost"
模型兼容性
如果某些模型无法正常工作:
- 某些模型可能不完全支持 OpenAI 聊天补全 API 格式
- 尝试为有问题的模型使用不同的参数值(temperature、max_tokens)
- 如果问题仍然存在,请考虑切换到更兼容的模型
有关更详细的故障排除帮助,请参阅 TROUBLESHOOTING.md。
许可证
MIT
致谢
该项目最初开发为 "Claude-LMStudio-Bridge_V2",并已重命名并开源为 "LMStudio-MCP"。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。