LMStudio-MCP

Un servidor de Protocolo de Control de Modelos (MCP) que permite a Claude comunicarse con modelos LLM que se ejecutan localmente a través de LM Studio.

Descripción general

LMStudio-MCP crea un puente entre Claude (con capacidades MCP) y su instancia local de LM Studio. Esto permite a Claude:

Comprueba el estado de tu API de LM Studio
Lista de modelos disponibles
Obtener el modelo cargado actualmente
Generar finalizaciones utilizando sus modelos locales

Esto le permite aprovechar sus propios modelos que se ejecutan localmente a través de la interfaz de Claude, combinando las capacidades de Claude con sus modelos privados.

Related MCP server: Ollama MCP Server

Prerrequisitos

Python 3.7+
LM Studio instalado y ejecutándose localmente con un modelo cargado
Claude con acceso MCP
Paquetes de Python necesarios (ver Instalación)

Instalación

Clonar este repositorio:
git clone https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP.git cd LMStudio-MCP
Instalar los paquetes necesarios:
pip install requests "mcp[cli]" openai

Configuración de MCP

Para que Claude se conecte a este puente, debe configurar correctamente los ajustes del MCP. Puede:

Usar directamente desde GitHub :
{ "lmstudio-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP" ] } }
Utilice la instalación local :
{ "lmstudio-mcp": { "command": "/bin/bash", "args": [ "-c", "cd /path/to/LMStudio-MCP && source venv/bin/activate && python lmstudio_bridge.py" ] } }

Para obtener instrucciones detalladas de configuración de MCP, consulte MCP_CONFIGURATION.md .

Uso

Inicie su aplicación LM Studio y asegúrese de que se esté ejecutando en el puerto 1234 (predeterminado)
Cargar un modelo en LM Studio
Si se ejecuta localmente (sin usar uvx ), ejecute el servidor LMStudio-MCP:
python lmstudio_bridge.py
En Claude, conéctese al servidor MCP cuando se le solicite seleccionando "lmstudio-mcp".

Funciones disponibles

El puente proporciona las siguientes funciones:

health_check() : verifica si la API de LM Studio es accesible
list_models() : Obtener una lista de todos los modelos disponibles en LM Studio
get_current_model() : Identifica qué modelo está cargado actualmente
chat_completion(prompt, system_prompt, temperature, max_tokens) : genera texto desde tu modelo local

Limitaciones conocidas

Algunos modelos (por ejemplo, phi-3.5-mini-instruct_uncensored) pueden tener problemas de compatibilidad
Actualmente, el puente utiliza solo los puntos finales de API compatibles con OpenAI de LM Studio
Las respuestas del modelo estarán limitadas por las capacidades de su modelo cargado localmente

Solución de problemas

Problemas de conexión de la API

Si Claude informa errores 404 al intentar conectarse a LM Studio:

Asegúrese de que LM Studio se esté ejecutando y tenga un modelo cargado
Compruebe que el servidor de LM Studio se esté ejecutando en el puerto 1234
Verifique que su firewall no esté bloqueando la conexión
Intente usar "127.0.0.1" en lugar de "localhost" en la URL de la API si los problemas persisten

Compatibilidad del modelo

Si ciertos modelos no funcionan correctamente:

Es posible que algunos modelos no admitan totalmente el formato de la API de finalización de chat de OpenAI
Pruebe diferentes valores de parámetros (temperatura, max_tokens) para modelos problemáticos
Considere cambiar a un modelo más compatible si los problemas persisten

Para obtener ayuda más detallada sobre la resolución de problemas, consulte TROUBLESHOOTING.md .