Claude-LMStudio Bridge

Claude-LMStudio Bridge

LM Studio で実行中のローカル LLM と Claude を接続する MCP サーバーです。

概要

このツールを使用すると、Claude が LM Studio で実行中のローカル LLM と連携できます。次の機能を利用できます。

• LM Studio で利用可能なすべてのモデルの一覧表示
• ローカル LLM を使用したテキスト生成
• ローカルモデルを介したチャット補完のサポート
• LM Studio との接続を確認するヘルスチェックツール

前提条件

• MCP をサポートする Claude Desktop
• API サーバーを有効にして、ローカルでインストールおよび実行中の LM Studio
• Python 3.8 以降がインストールされていること

クイックスタート（推奨）

macOS/Linux の場合：

1. リポジトリをクローンします

git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge

2. セットアップスクリプトを実行します

chmod +x setup.sh
./setup.sh

3. セットアップスクリプトの指示に従って Claude Desktop を設定します

Windows の場合：

1. リポジトリをクローンします

git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge

2. セットアップスクリプトを実行します

setup.bat

3. セットアップスクリプトの指示に従って Claude Desktop を設定します

手動セットアップ

手動でセットアップする場合：

1. 仮想環境を作成します（任意ですが、推奨します）

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

2. 必要なパッケージをインストールします

pip install -r requirements.txt

3. Claude Desktop を設定します：
   • Claude Desktop の環境設定を開きます
   • 「MCP Servers」セクションに移動します
   • 次の設定で新しい MCP サーバーを追加します：
     • 名前：lmstudio-bridge
     • コマンド：/bin/bash（macOS/Linux の場合）または cmd.exe（Windows の場合）
     • 引数：
       • macOS/Linux：/path/to/claude-lmstudio-bridge/run_server.sh
       • Windows：/c C:\path\to\claude-lmstudio-bridge\run_server.bat

Claude での使用方法

ブリッジのセットアップ後、Claude で次のコマンドを使用できます。

1. LM Studio への接続を確認します：

Can you check if my LM Studio server is running?

2. 利用可能なモデルを一覧表示します：

List the available models in my local LM Studio

3. ローカルモデルでテキストを生成します：

Generate a short poem about spring using my local LLM

4. チャット補完を送信します：

Ask my local LLM: "What are the main features of transformers in machine learning?"

トラブルシューティング

LM Studio 接続の問題を診断する

付属のデバッグツールを使用して、LM Studio への接続を確認します。

python debug_lmstudio.py

より詳細なテストを行う場合：

python debug_lmstudio.py --test-chat --verbose

よくある問題

「LM Studio API に接続できません」

• LM Studio が実行中であることを確認します
• LM Studio で API サーバーが有効になっていることを確認します（Settings > API Server）
• ポート（デフォルト：1234）が .env ファイルの設定と一致していることを確認します

「モデルが読み込まれていません」

• LM Studio を開き、モデルを読み込みます
• モデルが正常に実行されていることを確認します

「MCP パッケージが見つかりません」

• 再インストールを試します：pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv
• Python 3.8 以降を使用していることを確認します

「Claude がブリッジを見つけられません」

• Claude Desktop の設定を確認します
• run_server.sh または run_server.bat のパスが正しく、絶対パスであることを確認します
• サーバースクリプトが実行可能であることを確認します：chmod +x run_server.sh（macOS/Linux の場合）

詳細設定

次の設定を含む .env ファイルを作成して、ブリッジの動作をカスタマイズできます。

LMSTUDIO_HOST=127.0.0.1
LMSTUDIO_PORT=1234
DEBUG=false

トラブルシューティング用の詳細なログを有効にするには、DEBUG=true を設定します。

ライセンス

MIT