local-llm
This server does not currently have a deployable release on Glama. Follow the repository's setup instructions to install and configure it for your MCP client, including any required credentials and local dependencies.
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 |
| Serveur MCP exposant l'outil |
| 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.txtRelated 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— défauthttp://localhost:8000/v1/chat/completionsVLLM_MODEL— défautcyankiwi/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.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server for your apps' tools and custom tools, plus hosted AI agents and approval-gated workflows
Pay-per-call GLM 5.3 MCP tool via x402 on Base. Reasoning, tool-calls, OpenAI-compatible.
Shared memory for your AI tools: tasks, notes and context every tool can read and write over MCP.
Stateless agentic tools over MCP: concept extraction, long-context, knowledge graph, planning.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables 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.-
- FlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables 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.-
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables 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
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables 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