Claude-LMStudio Bridge
将 Claude 与在 LM Studio 中运行的本地 LLM 连接起来的 MCP 服务器。
概述
该工具允许 Claude 与在 LM Studio 中运行的本地 LLM 进行交互，提供：
- 访问 LM Studio 中所有可用模型的列表
- 使用本地法学硕士 (LLM) 生成文本的能力
- 通过本地模型支持聊天完成
- 用于验证与 LM Studio 连接的健康检查工具
先决条件
快速启动（推荐）
对于 macOS/Linux：
- 克隆存储库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge
- 运行安装脚本
chmod +x setup.sh
./setup.sh
- 按照安装脚本的说明配置 Claude Desktop
对于 Windows：
- 克隆存储库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge
- 运行安装脚本
- 按照安装脚本的说明配置 Claude Desktop
手动设置
如果您希望手动设置：
- 创建虚拟环境（可选但推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
- 安装所需的软件包
pip install -r requirements.txt
- 配置Claude桌面：
- 打开 Claude Desktop 偏好设置
- 导航至“MCP 服务器”部分
- 添加一个新的 MCP 服务器，配置如下：
- 名称：lmstudio-bridge
- 命令：/bin/bash（在 macOS/Linux 上）或 cmd.exe（在 Windows 上）
- 参数：
- macOS/Linux：/path/to/claude-lmstudio-bridge/run_server.sh
- Windows：/c C:\path\to\claude-lmstudio-bridge\run_server.bat
与 Claude 一起使用
设置好桥接器后，可以在Claude中使用以下命令：
- 检查与 LM Studio 的连接：
Can you check if my LM Studio server is running?
- 列出可用的模型：
List the available models in my local LM Studio
- 使用本地模型生成文本：
Generate a short poem about spring using my local LLM
- 发送聊天完成：
Ask my local LLM: "What are the main features of transformers in machine learning?"
故障排除
诊断 LM Studio 连接问题
使用附带的调试工具检查您的 LM Studio 连接：
更详细的测试：
python debug_lmstudio.py --test-chat --verbose
常见问题
“无法连接到 LM Studio API”
- 确保 LM Studio 正在运行
- 验证 LM Studio 中已启用 API 服务器（设置 > API 服务器）
- 检查端口（默认值：1234）是否与 .env 文件中的端口匹配
“未加载任何模型”
- 打开 LM Studio 并加载模型
- 验证模型是否运行成功
“未找到 MCP 包”
- 尝试重新安装：
pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv - 确保你使用的是 Python 3.8 或更高版本
“克劳德找不到桥”
- 检查 Claude Desktop 配置
- 确保 run_server.sh 或 run_server.bat 的路径正确且绝对
- 验证服务器脚本是否可执行：
chmod +x run_server.sh （在 macOS/Linux 上）
高级配置
您可以通过创建具有以下设置的.env文件来自定义桥接行为：
LMSTUDIO_HOST=127.0.0.1
LMSTUDIO_PORT=1234
DEBUG=false
设置DEBUG=true以启用详细日志记录以进行故障排除。
执照
麻省理工学院