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Glama

local-llm

Deux façons de faire travailler un LLM local (Qwen3.6-35B-A3B-AWQ servi par vLLM sur une Jetson AGX Orin) à la place de Claude, pour les sous-tâches mécaniques ou volumineuses.

Fichier

Rôle

server.py

Serveur MCP exposant l'outil ask_local_llm — Claude écrit le prompt lui-même

delegate.py

CLI qui lit les fichiers elle-même — rien du contenu ne transite par le contexte de Claude

La distinction compte : passer par l'outil MCP oblige Claude à recopier le contenu dans l'argument prompt, ce qui coûte plus cher en tokens de sortie que de ne rien déléguer. delegate.py évite ça — Claude ne voit que le résultat.

Installation

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt

Related MCP server: Houtini LM

delegate.py

.venv/bin/python delegate.py --file '<fichier_ou_glob>' --task "<instruction>" [--out <sortie>]

--file est répétable et accepte les globs. Options : --system, --max-tokens (2048), --temperature (0.3), --think (raisonnement interne, plus lent), --out.

server.py (MCP)

Déclaration dans .mcp.json :

{
  "mcpServers": {
    "local-llm": {
      "command": "/chemin/vers/.venv/bin/python",
      "args": ["/chemin/vers/server.py"],
      "env": {
        "VLLM_URL": "http://localhost:8000/v1/chat/completions",
        "VLLM_MODEL": "cyankiwi/Qwen3.6-35B-A3B-AWQ-4bit"
      }
    }
  }
}

Configuration

Tout passe par l'environnement, rien n'est codé en dur :

  • VLLM_URL — défaut http://localhost:8000/v1/chat/completions

  • VLLM_MODEL — défaut cyankiwi/Qwen3.6-35B-A3B-AWQ-4bit

Timeout des requêtes : 900 s (génération longue sur Jetson).

Bon à savoir

Le modèle local est plus petit et moins fiable : ses sorties sont des brouillons à relire, pas des vérités. À éviter pour les décisions d'architecture et le code sensible (sécurité, auth, paiement).

Testé avec Python 3.10, httpx 0.28.1, mcp 1.9.4.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables Claude Code or any MCP client to delegate bounded tasks such as code review, boilerplate, and documentation to local or cloud OpenAI-compatible LLMs. This reduces token usage by keeping large source files out of the main model's context while allowing results to be reviewed by the orchestrator.
    -
  • F
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables MCP clients like Claude Code to delegate bounded work—code review, boilerplate, commit messages, format conversion, embeddings—to local or cloud OpenAI-compatible models, keeping large files out of the main model's context to cut token costs and provide a second opinion. It routes and profiles the target model automatically, while the orchestrating client retains planning and quality checks.
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables an MCP client to offload bounded tasks such as code review, boilerplate generation, commit messages, and format conversion to a local or cloud LLM, keeping those files out of the main model's context window to cut token costs. It also provides a cheap second model for reviewing code and drafting content while the primary model handles planning and tool use.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables Claude Code and other MCP clients to offload bounded tasks such as code review, test stubs, commit messages, and format conversion to local or cheaper cloud LLMs, cutting token usage while the primary model remains the orchestrator.
    MIT