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Glama

mcp-bridge

Configuración para iniciar un servidor MCP en Docker y llamar internamente a la API compatible con OpenAI de llama.cpp.

Inicio

docker compose up -d --build

Related MCP server: SwiftOpenAI MCP Server

Detención

docker compose down

Destino de conexión

  • Punto final MCP: http://localhost:8000/mcp

  • Transporte: streamable-http

Verificación de conexión

Incluso si se devuelve un 406, la verificación de alcance es correcta. Esto se debe a que el punto final MCP requiere el encabezado Accept.

curl -i http://localhost:8000/mcp

Configuración de Claude Code

El MCP de Claude Code se gestiona en ~/.claude.json.

Si desea configurarlo manualmente en el ámbito local (solo para un proyecto específico), refleje el formato de client-config.example.json en ~/.claude.json.

Recomendado: Añadir mediante CLI

claude mcp add --transport http local-agent-helper http://localhost:8000/mcp

Verificación de configuración

claude mcp list
claude mcp get local-agent-helper

Notas adicionales

  • Si añade --scope user, estará disponible en todos los proyectos.

  • Si utiliza --scope project, se guardará en .mcp.json directamente bajo el proyecto.

Variables de entorno

Puede copiar .env.example a .env para utilizarlo.

  • MCP_TRANSPORT (predeterminado: streamable-http)

  • FASTMCP_HOST (predeterminado: 0.0.0.0)

  • FASTMCP_PORT (predeterminado: 8000)

  • LLAMA_CPP_SERVER_URL

  • LLAMA_CPP_SERVER_MODEL

  • LLAMA_CPP_SERVER_TIMEOUT

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