关于 Claude-LMStudio Bridge
Claude-LMStudio Bridge 将 Claude Desktop 接入本地运行的 LM Studio 模型,适合希望通过 Claude 使用本地模型的用户。它提供模型列表、文本生成、聊天补全和连接健康检查。
主要功能
- 01列出 LM Studio 可用模型
- 02调用本地模型生成文本
- 03发送聊天补全请求
- 04检查 LM Studio 连接状态
适用场景
- 01确认 LM Studio API 是否可连接
- 02查看已加载或可用的模型
- 03通过 Claude 请求本地模型生成内容
MCP 相关
该 MCP 服务向 Claude Desktop 提供 LM Studio 模型列表、文本生成、聊天补全和健康检查工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Claude-LMStudio Bridge
一个将 Claude 与 LM Studio 中运行的本地大模型连接起来的 MCP 服务。
概述
此工具可让 Claude 与 LM Studio 中运行的本地大模型交互,提供以下功能:
- 查看 LM Studio 中所有可用模型
- 使用本地大模型生成文本
- 支持通过本地模型进行聊天补全
- 提供健康检查工具,以验证与 LM Studio 的连接
前提条件
- 支持 MCP 的 Claude Desktop
- 已安装并在本地运行且启用了 API 服务器的 LM Studio
- 已安装 Python 3.8+
快速开始(推荐)
适用于 macOS/Linux:
- 克隆代码仓库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge
- 运行设置脚本
chmod +x setup.sh
./setup.sh
- 按照设置脚本的说明配置 Claude Desktop
适用于 Windows:
- 克隆代码仓库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge
- 运行设置脚本
setup.bat
- 按照设置脚本的说明配置 Claude Desktop
手动设置
如果你更愿意手动设置:
- 创建虚拟环境(可选,但推荐)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
- 安装所需的软件包
pip install -r requirements.txt
- 配置 Claude Desktop:
- 打开 Claude Desktop 的偏好设置
- 前往“MCP Servers”部分
- 添加新的 MCP 服务,并使用以下配置:
- 名称:lmstudio-bridge
- 命令:/bin/bash(适用于 macOS/Linux)或 cmd.exe(适用于 Windows)
- 参数:
- macOS/Linux:/path/to/claude-lmstudio-bridge/run_server.sh
- Windows:/c C:\path\to\claude-lmstudio-bridge\run_server.bat
在 Claude 中使用
设置好连接桥后,你可以在 Claude 中使用以下命令:
- 检查与 LM Studio 的连接:
Can you check if my LM Studio server is running?
- 列出可用模型:
List the available models in my local LM Studio
- 使用本地模型生成文本:
Generate a short poem about spring using my local LLM
- 发送聊天补全请求:
Ask my local LLM: "What are the main features of transformers in machine learning?"
故障排除
诊断 LM Studio 连接问题
使用随附的调试工具检查与 LM Studio 的连接:
python debug_lmstudio.py
如需进行更详细的测试:
python debug_lmstudio.py --test-chat --verbose
常见问题
“无法连接到 LM Studio API”
- 确保 LM Studio 正在运行
- 确认 LM Studio 中已启用 API 服务器(Settings > API Server)
- 检查端口(默认值:1234)是否与
.env文件中的端口一致
“未加载任何模型”
- 打开 LM Studio 并加载一个模型
- 确认模型正在正常运行
“找不到 MCP 软件包”
- 尝试重新安装:
pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv - 确保使用的是 Python 3.8 或更高版本
“Claude 找不到连接桥”
- 检查 Claude Desktop 配置
- 确保 run_server.sh 或 run_server.bat 的路径正确且为绝对路径
- 确认服务器脚本可执行:
chmod +x run_server.sh(适用于 macOS/Linux)
高级配置
你可以创建 .env 文件并设置以下选项,自定义连接桥的行为:
LMSTUDIO_HOST=127.0.0.1
LMSTUDIO_PORT=1234
DEBUG=false
将 DEBUG=true 设置为启用详细日志记录,以便排查问题。
许可证
MIT
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支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。