Local Model Suitability Mcp

ローカルモデル適合性 MCP

クラウド推論には費用がかかります。ローカルで実行できるものは、すべてローカルで実行しましょう。

この MCP サーバーは、クラウド API を呼び出す前に毎回、そのタスクをローカルモデルで処理できるかどうかをエージェントに通知します。可能であれば Ollama、LM Studio、または llama.cpp にルーティングしてください。必要な場合に限り、クラウドを利用してください。

ツール

check_local_viability

クラウド推論を呼び出す前に、必ずこのツールを呼び出してください。判定結果が LOCAL の場合は、クラウド呼び出しを完全に省略し、ローカルモデルにルーティングしてください。このツールが CLOUD を返した場合にのみ、クラウドを利用してください。

入力：

フィールド	必須	説明
task	✅	クラウドモデルに送信しようとしているタスクの内容
quality_threshold	任意	PRODUCTION（デフォルト）／PROTOTYPE／BEST_EFFORT
data_sensitivity	任意	PUBLIC（デフォルト）／INTERNAL／CONFIDENTIAL

CONFIDENTIAL の場合、タスクの複雑さにかかわらず LOCAL を強制します。データがマシンの外部に送信されることはありません。

応答：

{
  "verdict": "LOCAL",
  "confidence": "HIGH",
  "reason": "Simple text summarisation — no reasoning depth required. Any 7B+ local model handles this well.",
  "estimated_cost_saving": "$0.002-0.008 saved per call at claude-sonnet pricing",
  "recommended_local_models": ["llama3.2:8b", "mistral-7b", "phi3:medium"],
  "cloud_justified_reason": null,
  "analysis_type": "AI-powered cost routing — NOT a simple lookup"
}

データソース

• AI 推論：Anthropic Claude（claude-sonnet）— コストルーティング分析
• 外部データソースなし — AI 推論のみ

料金

プラン	呼び出し回数	料金
Free	月20回	$0
Starter	500回分のバンドル	$20
Pro	2,000回分のバンドル	$70

kordagencies.com で購読

セットアップ

{
  "mcpServers": {
    "local-model-suitability": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "local-model-suitability-mcp"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-key",
        "API_KEY": "your-lms-api-key-for-paid-tier"
      }
    }
  }
}

無料プランでは API キーは不要です。IP アドレスで利用状況を追跡します。

ハーネスとの統合

Claude Code / Claude Desktop (.mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "local-model-suitability": {
      "type": "http",
      "url": "https://local-model-suitability-mcp-production.up.railway.app"
    }
  }
}

LangChain（Python）

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient({
    "local-model-suitability": {
        "url": "https://local-model-suitability-mcp-production.up.railway.app",
        "transport": "http"
    }
})
tools = await client.get_tools()

OpenAI Agents SDK（Python）

from agents import Agent, HostedMCPTool
agent = Agent(
    name="Assistant",
    tools=[HostedMCPTool(tool_config={
        "type": "mcp",
        "server_label": "local-model-suitability",
        "server_url": "https://local-model-suitability-mcp-production.up.railway.app",
        "require_approval": "never"
    })]
)

LangGraph

上記の LangChain と同じです。langchain-mcp-adapters は LangGraph でもネイティブに動作します。

法的事項

結果はコスト最適化のための参考情報であり、技術的な助言を構成するものではありません。利用規約の全文はこちら：kordagencies.com/terms.html