local-agent

כלי שמפעיל את ה-AI שלך בחינם על המחשב שלך — וקורא לענן רק כשצריך.

כשאתה עובד עם Claude Code, כל בקשה שלך עוברת דרך local-agent. הוא מחליט אוטומטית: משימה פשוטה (כתיבת קוד, ריפקטור, תיעוד) — מועברת למודל שרץ אצלך בחינם. משימה מורכבת (ארכיטקטורה, אבטחה, באג עמוק) — עולה לענן רק כשיש צורך. אתה לא צריך לעשות כלום, הוא מסתדר לבד.

מה בדיוק קורה עם כל בקשה?

אתה שואל את Claude Code משהו
              ↓
        local-agent מחליט
       ↙       ↓        ↘
   מקומי     chain       ענן
  (חינם)   (ענן מתכנן,  (רק כשצריך
           מקומי מבצע)   באמת)

• מקומי — עריכות פשוטות שלא נראות כמו ייצור-קוד (rename, format) → חינם לחלוטין, מהיר

• chain — ברירת המחדל לכל מה שנראה כמו כתיבת קוד: הענן כותב תכנית קצרה (זול גם במחיר פרימיום כי הפלט קטן), המקומי מממש את הגוף (חינם) → איכות גבוהה, עלות נמוכה

• ענן — שאלות מורכבות שאינן ייצור-קוד: ארכיטקטורה, אבטחה, debug → רק כשאין ברירה

חשוב לצירוף files: [...] בקריאה — זה מה שנותן למודל (מקומי או ענן) לראות קוד אמיתי במקום לכתוב "עיוור" רק לפי תיאור טקסטואלי. בלי זה, גם תשובה "נכונה" צריכה עדיין להיות משולבת ידנית בקובץ האמיתי.

כל תשובה מגיעה עם שורת כותרת קצרה שאומרת מאיפה הגיעה:

[LOCAL qwen2.5-coder:14b · 1.8s · score 0.18]   ← מקומי, עלות אפס
[CLOUD claude-sonnet-5 · 3.4s · score 0.81]     ← ענן, רק החשיבה עולה
[CHAIN ... · 5.1s · score 0.74]                 ← שניהם יחד

בתחילת כל סשן מופיעה שורת סיכום יומית:

⚡ local-agent: 18 calls today · 83% local · 3 cloud · ~$0.012 spent

Related MCP server: Ollama MCP Server

התקנה

נדרש: Claude Code, Python 3.10+. אופציונלי: Ollama — בשביל המודל המקומי. בלעדיו הכל הולך לענן.

git clone https://github.com/MrFalach/local-agent.git
cd local-agent
python3 setup.py

זה הכל. האשף:

• מתקין את כל התלויות אוטומטית

• רושם את השרת ב-Claude Code (כך שיהיה זמין בכל פרויקט)

• שואל עד 4 שאלות:

  1. גלובלי (כל הפרויקטים) או לפרויקט הנוכחי בלבד?

  2. איזה מודל מקומי? (רשימה מותאמת אוטומטית למחשב שלך)

  3. מה הכי חשוב — איכות / חיסכון / מהירות / מאוזן?

  4. מפתח API של Anthropic (אם עוד אין)

בסוף צריך להפעיל מחדש את Claude Code כדי שהשרת יטען.

המודל מותאם למחשב שלך

האשף קורא כמה RAM יש לך ומציג רק מודלים שהמחשב שלך יכול להריץ בנוחות. מודלים גדולים מדי נעלמים אוטומטית מהרשימה.

רק מודל אחד רץ בזיכרון בכל פעם. מעבר בין מודלים לוקח 20–40 שניות. עדיף לבחור אחד שמכסה את רוב הצרכים ולהשאיר את השאר לענן.

עדיפות — ההגדרה האחת שקובעת הכל

מודל הענן נגזר אוטומטית מה-priority (ר' PRIORITY_PROFILES ב-config.py) — אין צורך לבחור אותו בנפרד, ואין עוד שני מקורות-אמת שיכולים להתיישן זה מזה.

כלים זמינים ב-Claude Code

כל כלי (חוץ מ-stats) מקבל גם files: [...] אופציונלי — נתיבים לקבצים קיימים שרלוונטיים למשימה. זה ההבדל בין "קוד גנרי שצריך לשלב ידנית" ל"קוד שכבר מתאים לפרויקט" — מומלץ לצרף תמיד כשעורכים קובץ קיים.

הגדרות לפרויקט ספציפי

רוצה הגדרות שונות לפרויקט מסוים? הרץ את זה בתוך תיקיית הפרויקט:

cd ~/הפרויקט-שלך
python /path/to/local-agent/setup.py --project

זה שואל 2 שאלות (עדיפות + מודל), יורש את שאר ההגדרות מהגלובל, ושומר קובץ .local-agent.json בתיקייה. Claude Code מזהה אותו אוטומטית בפתיחה הבאה.

שכבות הגדרות

ניתן לדרוס כל הגדרה — הגבוה ברשימה גובר:

משתני סביבה                           (LOCAL_AGENT_PRIORITY, LOCAL_MODEL, ...)
  └── .local-agent.json               (תיקיית הפרויקט — נכתב על ידי setup.py --project)
        └── ~/.claude/local-agent/config.json   (גלובל — נכתב על ידי setup.py)
              └── ברירות מחדל מובנות

ANTHROPIC_API_KEY נשמר בקובץ .env בלבד, לא בקובצי JSON.

קבצים בפרויקט

setup.py      אשף ההתקנה (deps, רישום MCP, זיהוי חומרה, קטלוג מודלים)
hardware.py   זיהוי RAM → המלצת מודל מתאים
config.py     טעינת קונפיג רב-שכבתי + פרופילי עדיפות
server.py     שרת MCP — נקודת הכניסה ל-Claude Code
router.py     לוגיקת ניתוב (ציון 0..1 לפי מילות מפתח ומורכבות)
providers.py  חיבור לאולמה + Anthropic + מסלול chain
telemetry.py  תיעוד JSONL עם timestamps + סיכום סטטיסטיקות
.mcp.json     רישום MCP ברמת הפרויקט (auto-discovery)
CLAUDE.md     הוראות ניתוב מוטמעות ל-Claude Code עצמו

רישיון

MIT