ハイブリッドエージェント型コーディングのための Model Context Protocol (MCP) ブリッジ — トークン消費量の多い実装をローカルのオープンソースモデルに委任します。
設計はクラウドで、実装はローカルで。プレミアム API トークンを 80–90% 節約。
従来のエージェント型コーディング環境では、フロンティアモデル（OpenAI Codex、Claude 3.7 Sonnet / Opus）がワークフローのすべてのステップを実行します。高度な推論から、リポジトリの数千行の読み取り、テストスイートの実行、コンパイラエラーの修正に至るまでです。
これは非常にコストが高く、非効率です。
総トークンの 80% 以上 が、反復的で機械的なループ（ファイル発見、構文修正、ユニットテストの繰り返し）で消費されます。
専有コードベースのコンテキストが、外部クラウド API に繰り返しストリーミングされます。
LocalForge は、ハイブリッドエージェント型コーディングでこれを解決します。
フロンティアモデル（クラウド）: 設計者とレビュアー の役割を担います（高い知性、少ないトークン量）。
LocalForge（MCP 境界）: 構造化され、範囲が限定されたタスク仕様をディスパッチし、ローカルサンドボックスを管理します。
ローカルオープンソースモデル（Local LLM）: トークン大量消費する実装・編集・テストデバッグのループを、限界追加コストゼロでローカルで実行します。
フロンティアレビュー: クラウドモデルは、簡潔な差分・ログ・サマリーのみを検証して正確性を確認します。
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. ARCHITECT / REVIEWER │
│ (Codex / Claude) │
│ • Understands requirement • Reviews diff & logs │
└────────────────────────────┬─────────────────────────────┘
│
[MCP Task Specification]
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. LOCALFORGE (MCP) │
│ • Session continuity • Privacy boundary │
│ • Cross-process locks • Telemetry ledger │
└────────────────────────────┬─────────────────────────────┘
│
[Local Inference Stream]
│
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. IMPLEMENTATION WORKER │
│ (DeepSeek V4 Flash / Qwen 2.5 / 3.5) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 🔄 LOCAL ITERATION LOOP │ │
│ │ Read Repo ➔ Edit Code ➔ Run Tests ➔ Fix Errors │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘Related MCP server: local-llm-delegation-mcp
📉 プレミアムトークンを 80–90% 削減: トークンを大量消費するコード編集・ファイルのインデックス読み取り・テストデバッグをすべてローカルハードウェア上で完結させます。
🛡️ 厳格なプライバシーとセキュリティ境界: 機密性の高い内部ファイルや多重ラウンドの診断ダンプをローカルネットワーク内に留めます。
🔄 セッション継続性: 複数ターンのフォローアップ（opencode_followup）は、リポジトリコンテキスト全体を再送信することなく同じ実行セッションを再開します。
🔒 プロセス間リポジトリロック: 複数のエージェントタブやクライアントによる競合する同時書き込みを防止します。
📊 テレメトリと監査台帳: 実行時間、変更したファイル、追加・削除した行数、推定トークン節約量を state/ledger.jsonl に自動記録します。
⚡ ゼロコンフィグのクライアント登録: Codex、Claude Code、Claude Desktop、Antigravity を単一コマンドでセットアップ。
LocalForge は、標準の Model Context Protocol（stdio/JSON-RPC）上で8つのネイティブツールを登録します:
Tool | Description |
| 範囲を限定したタスク仕様（goal、constraints、interfaces、context）をローカルワーカーにディスパッチします。 |
| 実行中のタスクが終了状態（ |
| 実行中または完了したタスクの、非ブロッキングなステータススナップショットを返します。 |
| ローカルワーカーがベースラインコミットに対して行った変更の、範囲を限定した git diff を返します。 |
| 既存の OpenCode セッションを再開して、レビューフィードバックに基づき欠陥を修正、エッジケースを調整、テストを作成します。 |
| 実行中のタスクとその子プロセスをグレースフルに終了します。 |
| ローカルモデルエンドポイントの可用性、opencode CLI のヘルス状態、アクティブなモデル設定を確認します。 |
| 指定されたリポジトリにおける過去の委任結果、所要時間、成功率を照会します。 |
Node.js: >= 20.0.0
OpenCode CLI: インストールされ、PATH からアクセス可能であること（npm i -g opencode-ai またはバイナリ）
ローカル推論モデル: 起動中の OpenAI 互換エンドポイント（例: vLLM 上の DeepSeek V4 Flash、Qwen 2.5/3.5、Ollama、SGLang、またはデュアル DGX Spark クラスタ）。
git clone https://github.com/aditya1503/LocalForge.git
cd LocalForge
npm install
npm run buildnpm run dev
# or run health check
tsx tests/v2.test.tsLocalForge には、自動クライアント登録スクリプトが含まれています:
# Register with OpenAI Codex / Antigravity
node scripts/register-client.mjs antigravity
# Register with Claude Code
node scripts/register-client.mjs claude-code
# Register with Claude Desktop
node scripts/register-client.mjs claude-desktop環境変数は、環境またはクライアント構成に設定します:
変数 | デフォルト | 説明 |
|
| OpenCode に渡されるモデル識別子です。 |
|
| ローカル推論サーバーのヘルスチェックエンドポイントです。 |
| 現在の作業ディレクトリ | パストラバーサルを防止するためのルートディレクトリのホワイトリストです。 |
|
| 自動終了までの最大実行時間です。 |
終了したすべてのタスクは、テレメトリを state/ledger.jsonl に自動的に記録します。同梱のロールアップツールを実行して、節約効果を分析します:
npm run rollup出力例:
=== LocalForge Telemetry Rollup ===
Total Tasks: 42
Success Rate: 95.2%
Avg Task Duration: 28.4s
Estimated Cloud Tokens Saved: ~1.85M tokens
Top Task Classes: unit-test-generation, bugfix, refactoringこのリポジトリには、完全な MCP 委任フローを視覚化するスタンドアロンのインタラクティブな HTML インフォグラフィックが同梱されています:
open index.htmlMIT License。 ADIS (Artificially Developed Intelligence Services) によって設計・開発となりました。
.
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Agentic code review, no signup to try: reality gates + frontier-model review, with veto.
Coding agents from Claude Code, Cursor and Codex claim jobs and lock files on one shared board.
Reduces AI Agent token usage by 40% via three-stage SOP workflow.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aditya1503/MCPRelay'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
