LMStudio-MCP

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。

概述

LMStudio-MCP 在 Claude（具有 MCP 功能）和您本地运行的 LM Studio 实例之间建立了桥梁。这使得 Claude 能够：

• 检查 LM Studio API 的健康状况

• 列出可用模型

• 获取当前加载的模型

• 使用本地模型生成完成

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。

Related MCP server: Ollama MCP Server

先决条件

• Python 3.7+

• LM Studio已安装并在本地运行，并加载了模型

• 拥有 MCP 访问权限的 Claude

• 所需的 Python 包（参见安装）

安装

1. 克隆此存储库：

   git clone https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP.git cd LMStudio-MCP

2. 安装所需的软件包：

   pip install requests "mcp[cli]" openai

MCP 配置

要让 Claude 连接到此桥接器，您需要正确配置 MCP 设置。您可以：

1. 直接从 GitHub 使用：

   { "lmstudio-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "https://github.com/infinitimeless/LMStudio-MCP" ] } }

2. 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

1. 启动您的 LM Studio 应用程序并确保它在端口 1234（默认）上运行

2. 在 LM Studio 中加载模型

3. 如果在本地运行（不使用uvx ），请运行 LMStudio-MCP 服务器：

   python lmstudio_bridge.py

4. 在 Claude 中，当出现提示时，选择“lmstudio-mcp”连接到 MCP 服务器

可用函数

该桥提供以下功能：

• 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() ：识别当前加载的模型

• chat_completion(prompt, system_prompt, temperature, max_tokens) ：从本地模型生成文本

已知限制

• 某些型号（例如 phi-3.5-mini-instruct_uncensored）可能存在兼容性问题

• 该桥目前仅使用 LM Studio 的 OpenAI 兼容 API 端点

• 模型响应将受到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 LM Studio 时报告 404 错误：

• 确保 LM Studio 正在运行并已加载模型

• 检查 LM Studio 的服务器是否在端口 1234 上运行

• 验证防火墙是否阻止连接

• 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

如果某些型号无法正常工作：

• 某些模型可能不完全支持 OpenAI 聊天完成 API 格式

• 对于有问题的模型，尝试不同的参数值（温度、max_tokens）

• 如果问题仍然存在，请考虑切换到更兼容的型号

有关更详细的故障排除帮助，请参阅TROUBLESHOOTING.md 。

执照

麻省理工学院

致谢

该项目最初开发为“Claude-LMStudio-Bridge_V2”，现已更名并开源为“LMStudio-MCP”。