하이브리드 에이전틱 코딩을 위한 Model Context Protocol(MCP) 브리지 — 토큰 소모가 많은 구현을 로컬 오픈소스 모델에 위임합니다.
클라우드에서 설계하고, 로컬에서 구현하세요. 프리미엄 API 토큰을 80~90% 절약하세요.
기존 에이전틱 코딩 환경에서는 프런티어 모델(OpenAI Codex, Claude 3.7 Sonnet / Opus)이 워크플로의 모든 단계를 수행합니다. 높은 수준의 추론부터 수천 줄의 저장소 읽기, 테스트 스위트 실행, 컴파일러 오류 수정까지가 포함됩니다.
이 방식은 매우 비용이 많이 들고 비효율적입니다:
전체 토큰의 80% 이상은 반복적이고 기계적인 루프(파일 탐색, 구문 수정, 유닛 테스트 반복)에서 소모됩니다.
독점적인 코드베이스 컨텍스트가 외부 클라우드 API로 반복적으로 스트리밍됩니다.
LocalForge는 하이브리드 에이전틱 코딩으로 이 문제를 해결합니다:
프런티어 모델(클라우드): 아키텍트 및 리뷰어 역할을 수행합니다(높은 지능, 낮은 토큰 사용량).
LocalForge(MCP 경계): 구조화되고 범위가 제한된 태스크 스펙을 전달하고 로컬 샌드박스를 관리합니다.
로컬 오픈소스 모델(로컬 LLM): 토큰 소모가 많은 구현, 편집, 테스트·디버그 루프를 로컬에서 실행하므로 추가 API 비용이 발생하지 않습니다.
프런티어 리뷰: 클라우드 모델은 간결한 diff, 로그, 요약만 검토하여 정확성을 확인합니다.
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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
📉 프리미엄 토큰 80~90% 절감: 토큰 집약적인 코드 편집, 파일 인덱싱, 테스트·디버깅을 로컬 하드웨어에서 전적으로 처리합니다.
🛡️ 엄격한 프라이버시 및 보안 경계: 민감한 내부 파일과 다중 라운드 진단 덤프는 로컬 네트워크 안에 유지됩니다.
🔄 세션 연속성: 다중 턴 후속 작업(opencode_followup)은 저장소 전체 컨텍스트를 다시 보내지 않고 동일한 실행 세션을 재개합니다.
프로세스 간 💻 프로세스 간 저장소 잠금: 여러 에이전트 탭 또는 클라이언트의 동시 쓰기 충돌을 방지합니다.
📊 텔레메트리 및 감사 원장: 실행 시간, 접촉된 파일, 추가/삭제된 줄 수, 추정된 토큰 절감량을 state/ledger.jsonl에 자동으로 기록합니다.
⚡ 설정 없는 클라이언트 등록: Codex, Claude Code, Claude Desktop, Antigravity를 위한 단일 단계 설정입니다.
LocalForge는 표준 Model Context Protocol(stdio/JSON-RPC)을 통해 8개의 네이티브 도구를 등록합니다:
도구 | 설명 |
| 목표, 제약 조건, 인터페이스, 컨텍스트로 구성된 범위 제한 태스크 스펙을 로컬 워커에 전달합니다. |
| 실행 중인 태스크가 종료 상태( |
| 활성 중이거나 완료된 태스크의 비차단 상태 스냅샷을 제공합니다. |
| 로컬 워커가 베이스라인 커밋에 대해 수행한 변경 사항에 대한 범위 제한 git diff를 반환합니다. |
| 리뷰 피드백을 반영하여 결함을 수정하고 엣지 케이스를 조정하거나 테스트를 추가하기 위해 기존 OpenCode 세션을 재개합니다. |
| 실행 중인 태스크와 그 하위 프로세스를 정상적으로 종료합니다. |
| 로컬 모델 엔드포인트 가용성, opencode CLI 정상 상태, 활성 모델 구성을 확인합니다. |
| 특정 저장소에 대한 과거 위임 결과, 실행 시간 및 성공률을 조회합니다. |
Node.js: >= 20.0.0
OpenCode CLI: 설치되어 PATH에서 접근 가능해야 합니다(npm i -g opencode-ai 또는 바이너리).
로컬 추론 모델: 실행 중인 OpenAI 호환 엔드포인트가 필요합니다(예: vLLM, Ollama, SGLang 또는 듀얼 DGX Spark 클러스터에서 실행되는 DeepSeek V4 Flash, Qwen 2.5/3.5).
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.tsLocalForge에는 자동 클라이언트 등록 스크립트가 포함되어 있습니다:
# 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-desktop환경 변수를 환경 또는 클라이언트 구성에서 설정하세요:
변수 | 기본값 | 설명 |
|
| OpenCode에 전달되는 모델 식별자입니다. |
|
| 로컬 추론 서버의 헬스 엔드포인트입니다. |
| 현재 작업 디렉토리 | 경로 탐색을 방지하기 위한 루트 디렉토리 허용 목록입니다. |
|
| 자동 종료 전 최대 실행 시간입니다. |
완료된 모든 태스크는 자동으로 텔레메트리를 state/ledger.jsonl에 기록합니다. 내장된 롤업 도구를 실행하여 절감 효과를 확인하세요:
npm run rollup예시 출력:
=== 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, refactoring이 저장소용에는 MCP 위임 전체 과정을 시각화하는 독립형 인터랙티브 HTML 인포그래픽 다이어그램이 포함되어 있습니다:
open index.htmlMIT License. ADIS(Artificially Developed Intelligence Services)에서 설계 및 유지관리합니다.
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
