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Glama

Local Coder MCP Agent

本项目封装了一个本地编码代理工作流:

  1. 一个 Qwen 编码模型在本地运行,并通过 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions API 对外提供服务。

  2. 一个 Python worker 通过 OpenAI SDK 与该本地 API 通信。

  3. 一个 local-coder MCP 服务器向 Codex 暴露 delegate_to_local_coder

  4. Codex 将实现任务转交给本地 worker,然后由它自行审查测试和 diff。

不包含模型权重。请通过 MODEL_DIR 使用你自己的本地模型目录。

架构

Codex
  -> MCP tool: delegate_to_local_coder(task, workspace, max_steps)
    -> mcp_servers.local_coder.server
      -> workers.coding.worker.CodingWorker
        -> OpenAI-compatible local model server
        -> restricted file/test/git tools inside the requested workspace

该 worker 可以列出文件、读取文件、写入文件、对精确文本打补丁、运行 pytest、运行一个小型命令白名单、搜索文本、检查 git status 和检查 git diff。它会拒绝所选工作区之外的路径。

Related MCP server: cc-in-codex

安装

git clone <your-repo-url>
cd local-coder-mcp-agent
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -U pip
python -m pip install -e ".[dev,mlx]"
cp .env.example .env

编辑 .env

MODEL_DIR=${HOME}/models/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-4bit
ALLOWED_WORKSPACE_ROOT=${HOME}/AI/projects
LOCAL_CODER_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080/v1
LOCAL_CODER_MODEL=default_model
LOCAL_CODER_API_KEY=local

ALLOWED_WORKSPACE_ROOT 是允许 worker 编辑的目录树。如果有多个根目录,请在 macOS/Linux 上使用以 : 分隔的 ALLOWED_WORKSPACE_ROOTS

启动模型服务器

在 Apple Silicon 上使用 MLX 模型时:

source .venv/bin/activate
./scripts/start_qwen3_coder_server.sh

脚本会启动:

python -m mlx_lm.server \
  --model "${MODEL_DIR}" \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 8080 \
  --max-tokens 4096 \
  --temp 0

任何 OpenAI 兼容的服务器都可以工作,只要它暴露了 http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions,或者你更新 LOCAL_CODER_BASE_URL

手动启动 MCP 服务器

source .venv/bin/activate
./scripts/start_local_coder_mcp.sh

通常情况下,Codex 会从 config.toml 中为你自动启动 MCP 服务器。

配置 Codex MCP

config.example.toml 中的 local-coder 块复制到你的 Codex config.toml 中,然后把占位符替换为本地值:

[mcp_servers.local-coder]
enabled = true
command = "${PROJECT_ROOT}/.venv/bin/python"
args = ["-m", "mcp_servers.local_coder.server"]
cwd = "${PROJECT_ROOT}"

[mcp_servers.local-coder.env]
LOCAL_CODER_BASE_URL = "http://127.0.0.1:8080/v1"
LOCAL_CODER_MODEL = "default_model"
LOCAL_CODER_API_KEY = "local"
ALLOWED_WORKSPACE_ROOT = "${ALLOWED_WORKSPACE_ROOT}"

只能在你的私有 Codex 配置中使用真实本地路径,绝不要放入已提交批准的文件中。

从 Codex 委派任务

给 Codex 的示例提示:

Use the local-coder MCP server and specifically call delegate_to_local_coder.

Workspace:
${ALLOWED_WORKSPACE_ROOT}/sandbox

Task:
Add multiply(a: int, b: int) -> int to calculator.py.

Requirements:
- Do not change add(), subtract(), or divide().
- Add pytest coverage for multiply().
- Run all tests.
- Inspect git diff before finishing.

After the local worker completes the task, review its changes yourself.
Do not implement the change yourself unless the local worker fails.

随附的 examples/sandbox 文件夹是一个用于冒烟测试的小型 pytest 项目。

常见错误

工作区不在允许的根目录内

设置 ALLOWED_WORKSPACE_ROOTALLOWED_WORKSPACE_ROOTS,使请求的工作区位于允许目录内。这是有意为之:不应允许 worker 编辑任意本地文件。

Worker 超过了最大操作步骤

对于更大的任务,请增加 max_steps,或将任务拆分为更小的步骤。好的本地 worker 任务应当具体且可验证。

模型没有返回可用的文本

本地模型服务器返回的响应中没有可用的 contentreasoning_contentreasoningthinking。请尝试:

  • 确认服务器实现了 OpenAI 兼容的 chat completions 接口。

  • 设置 LOCAL_CODER_ENABLE_THINKING=false

  • 缩小任务规模。

  • 直接使用 /v1/chat/completions 请求测试服务器。

连接失败

确认模型服务器正在运行,并检查服务器上的端口与 LOCAL_CODER_BASE_URL 是否匹配,且没有防火墙或代理拦截 localhost 流量。

安全说明

  • 不要提交 .env、私有 Codex 配置文件、模型权重、日志、密钥或生成的缓存。

  • ALLOWED_WORKSPACE_ROOT 保持在一个较小的允许目录范围内。

  • 本地 worker 可以在允许的的范围内编辑文件并运行受限命令;接受任何更改前,请检查每个 diff。

  • 保持 API 服务器绑定到 127.0.0.1,除非你有独立的网络安全方案。

  • 本仓库有意使用诸如 ${HOME}${MODEL_DIR}${PROJECT_ROOT}${ALLOWED_WORKSPACE_ROOT} 之类的占位符。

运行检查

python -m pytest -q
python -m py_compile \
  mcp_servers/local_coder/server.py \
  workers/coding/client.py \
  workers/coding/parser.py \
  workers/coding/tools.py \
  workers/coding/worker.py
Install Server
F
license - not found
B
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
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