bionic-mcp

あなたは LM Studio でモデルを実行しています。bionic-mcp はそれらを、Claude Code（または任意のMCPクライアント）が呼び出せるツールに変えます。これにより、安価で大量の作業を有料モデルではなく自分のマシンに任せられます。無料で、ローカルで、プライベートです。プロンプトと回答はあなたのMacから外に出ることはありません。

クライアントをLM StudioのAPIに直接向けない理由

できます。しかし、いずれ2つの問題が発生します。このサーバーは両方を解決します。

• LM Studioはモデルを静かにすり替えます。 ロードされていないモデルを要求すると、そのAPIはロードされているモデルで静かに応答します。そのため、14Bと話していると思っても、実際には3Bと話していることになります。このサーバーは未知のモデルIDを事前に拒否し、すべての応答で response.model をチェックするので、何が応答したかを常に把握できます。

• コールドロードは遅いです。 16GBでは1つのモデルだけが常駐し、切り替えには8〜30秒かかります。model:"auto" は再ロードを強制せず、すでにロードされているモデルを使用するため、簡単な呼び出しはすぐに完了します。

それがすべての要点です。すでに実行しているモデルに、2つの落とし穴なしで安全にアクセスできます。

Related MCP server: Local LLM MCP Server

ワークフローでの位置づけ

Claude Codeで作業中に、高価なモデルを必要としないサブタスクに遭遇したとします。これを分類する、あれを要約する、これにセカンドオピニオンを求める、バッチからフィールドを抽出するなどです。それを respond に渡すと、あなたのハードウェア上で無料で実行されます。models はインストール済みおよびロード済みのモデルを表示するので、選択できます。あるいは auto に任せることもできます。

インストール

Claude Code（コピー＆ペースト）

これをターミナルに貼り付けます。これだけでクローン、インストール、MCPの登録が一度に行われます。

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"

また、LM Studioのローカルサーバーを実行している必要があります（そこにモデルがあります）。

~/.lmstudio/bin/lms server start

その他のMCPクライアント

これをクライアントの設定（例: claude_desktop_config.json）に絶対パスで追加します。

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

BIONIC_BASE_URL を使用して別のエンドポイントを指定できます（デフォルトは http://127.0.0.1:1234）。

ツール

• respond: プロンプトを実行します。モデルIDを指定するか、model:"auto" でロード済みのモデルを使用します。システムプロンプト、temperature、構造化出力を強制するJSONスキーマを受け取ります。

• models: インストール済みのモデルを、ライブのロード状態と機能カード（品質、速度、コンテキストサイズ）とともに一覧表示します。何を任せるかを判断できます。

重要なルールが1つあります。各プロンプトは単独で完結している必要があります。ローカルモデルはClaudeのセッション、ファイル、メモリを参照できないため、必要な入力と指示はすべてインラインで含めてください。

ここにある2つのサーバー

• index.js（bionic）: 直接的なLM Studioブリッジです。ここから始めてください。

• local.js（local）: オプションの階層型バージョンです。まず高速なオンデバイスバックエンド（caix、Neural Engine上のApple Core AI）を試し、それが利用できない場合はLM Studioにフォールバックします。必要に応じて個別に登録してください:

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

要件

Node 18+（組み込みの fetch を使用するため）と、サーバーが実行中のLM Studioが必要です。機能カードは models.json にあります。自分のインストール済みモデルに合わせて編集してください。