bionic-mcp

Ejecutas modelos en LM Studio. bionic-mcp los convierte en herramientas que Claude Code (o cualquier cliente MCP) puede llamar, para que puedas delegar el trabajo barato y voluminoso a tu propia máquina en lugar de a un modelo de pago. Es gratis, local y privado: el prompt y la respuesta nunca salen de tu Mac.

Por qué no apuntar simplemente el cliente a la API de LM Studio

Puedes hacerlo, y dos cosas acabarán mordiéndote. Este servidor soluciona ambas:

• LM Studio cambia los modelos silenciosamente. Si pides un modelo que no está cargado, su API responde tranquilamente con el que sí está cargado, así que crees que estás hablando con un 14B y en realidad estás hablando con un 3B. Este servidor rechaza de antemano un id de modelo desconocido y comprueba response.model en cada respuesta, para que siempre sepas qué ha respondido.

• Las cargas en frío son lentas. En 16GB solo un modelo permanece residente, y cambiar cuesta 8-30 segundos. model:"auto" usa lo que ya está cargado en lugar de forzar una recarga, así que una llamada rápida sigue siendo rápida.

Esa es toda la propuesta: acceso seguro a los modelos que ya ejecutas, sin las dos trampas.

Related MCP server: Local LLM MCP Server

Dónde encaja en tu flujo

Estás en Claude Code y te encuentras con una subtarea que no necesita el modelo caro: clasifica esto, resume aquello, pide una segunda opinión sobre esto, extrae campos de un lote. Entrégasela a respond y se ejecuta en tu hardware gratis. models te muestra lo que está instalado y cargado para que elijas, o deja que auto decida.

Instalación

Claude Code (copiar y pegar)

Pega esto en tu terminal. Clona, instala y registra el MCP de una sola vez:

git clone https://github.com/turner-moore/bionic-mcp.git && cd bionic-mcp && npm install && \
claude mcp add -s user bionic -- node "$(pwd)/index.js"

También necesitas LM Studio ejecutando su servidor local (ahí es donde están los modelos):

~/.lmstudio/bin/lms server start

Cualquier otro cliente MCP

Añade esto a la configuración de tu cliente (p. ej. claude_desktop_config.json) con una ruta absoluta:

{
  "mcpServers": {
    "bionic": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/bionic-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Apúntalo a un endpoint diferente con BIONIC_BASE_URL (por defecto http://127.0.0.1:1234).

Herramientas

• respond: ejecuta un prompt. Elige un modelo por id, o deja que model:"auto" use el cargado. Acepta un prompt de sistema, temperatura y un esquema JSON para forzar una salida estructurada.

• models: lista los modelos instalados con el estado de carga en vivo y una tarjeta de capacidades (calidad, velocidad, tamaño de contexto), para que decidas qué delegar.

Una regla importante: cada prompt debe valerse por sí mismo. El modelo local no puede ver tu sesión de Claude, archivos ni memoria, así que incluye directamente en el prompt cada entrada e instrucción que necesite.

Dos servidores aquí

• index.js (bionic): el puente directo con LM Studio. Empieza aquí.

• local.js (local): una versión escalonada opcional. Primero intenta un backend local más rápido (caix, Apple Core AI en el Neural Engine) y si no está disponible, recurre a LM Studio. Regístralo por separado si lo quieres:

  claude mcp add -s user local -- node "$(pwd)/local.js"

Requisitos

Node 18+ (por el fetch integrado) y LM Studio con su servidor en marcha. La tarjeta de capacidades está en models.json, edítala para que coincida con tus propios modelos instalados.