クロード-LMStudio ブリッジ

Claude と LM Studio で実行されているローカル LLM をブリッジする MCP サーバー。

概要

このツールにより、Claude は LM Studio で実行されているローカル LLM と対話して、次のことが可能になります。

• LM Studio で利用可能なすべてのモデルを一覧表示するためのアクセス

• ローカルLLMを使用してテキストを生成する機能

• ローカルモデルによるチャット補完のサポート

• LM Studioとの接続を確認するためのヘルスチェックツール

Related MCP server: Claude-LMStudio-Bridge

前提条件

• MCPサポート付きClaudeデスクトップ

• LM Studioがインストールされ、API サーバーが有効になっているローカルで実行されている

• Python 3.8以降がインストールされている

クイックスタート（推奨）

macOS/Linuxの場合:

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge

2. セットアップスクリプトを実行する

chmod +x setup.sh
./setup.sh

3. セットアップスクリプトの指示に従ってClaude Desktopを設定します

Windowsの場合:

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge

2. セットアップスクリプトを実行する

setup.bat

3. セットアップスクリプトの指示に従ってClaude Desktopを設定します

手動設定

手動で設定したい場合は、次の手順に従います。

1. 仮想環境を作成する（オプションだが推奨）

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

2. 必要なパッケージをインストールする

pip install -r requirements.txt

3. Claude デスクトップを設定します。

   • Claudeデスクトップの設定を開く

   • 「MCPサーバー」セクションに移動します

   • 次の構成で新しい MCP サーバーを追加します。

     • 名前: lmstudio-bridge

     • コマンド: /bin/bash (macOS/Linux) または cmd.exe (Windows)

     • 引数:

       • macOS/Linux: /path/to/claude-lmstudio-bridge/run_server.sh

       • Windows: /c C:\path\to\claude-lmstudio-bridge\run_server.bat

クロードとの使用

ブリッジを設定したら、Claude で次のコマンドを使用できます。

1. LM Studioへの接続を確認します。

Can you check if my LM Studio server is running?

2. 利用可能なモデルの一覧:

List the available models in my local LM Studio

3. ローカル モデルを使用してテキストを生成します。

Generate a short poem about spring using my local LLM

4. チャット完了を送信:

Ask my local LLM: "What are the main features of transformers in machine learning?"

トラブルシューティング

LM Studio 接続問題の診断

付属のデバッグ ツールを使用して、LM Studio 接続を確認します。

python debug_lmstudio.py

より詳細なテストについては:

python debug_lmstudio.py --test-chat --verbose

よくある問題

「LM Studio APIに接続できません」

• LM Studioが実行中であることを確認してください

• LM StudioでAPIサーバーが有効になっていることを確認します（設定 > APIサーバー）

• ポート（デフォルト：1234）が.envファイルの内容と一致していることを確認します。

「モデルがロードされていません」

• LM Studioを開いてモデルをロードする

• モデルが正常に実行されていることを確認する

「MCP パッケージが見つかりません」

• 再インストールを試してください: pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv

• Python 3.8以降を使用していることを確認してください

「クロードは橋を見つけられない」

• Claude Desktopの設定を確認する

• run_server.sh または run_server.bat へのパスが正しく絶対パスであることを確認してください。

• サーバースクリプトが実行可能であることを確認します: chmod +x run_server.sh (macOS/Linux の場合)

詳細設定

次の設定で.envファイルを作成することにより、ブリッジの動作をカスタマイズできます。

LMSTUDIO_HOST=127.0.0.1
LMSTUDIO_PORT=1234
DEBUG=false

トラブルシューティングのための詳細なログ記録を有効にするには、 DEBUG=trueを設定します。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学