mcpField
C
Claude-LMStudio Bridge

Claude-LMStudio Bridge

本地服务
github.com/infinitimelessAI 与智能体1384 周前更新

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

  1. 01列出 LM Studio 可用模型
  2. 02调用本地模型生成文本
  3. 03发送聊天补全请求
  4. 04检查 LM Studio 连接状态

适用场景

  1. 01确认 LM Studio API 是否可连接
  2. 02查看已加载或可用的模型
  3. 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。

代码仓库

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:
  1. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge
  1. 运行设置脚本
chmod +x setup.sh
./setup.sh
  1. 按照设置脚本的说明配置 Claude Desktop
适用于 Windows:
  1. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge
  1. 运行设置脚本
setup.bat
  1. 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:

  1. 创建虚拟环境(可选,但推荐)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 安装所需的软件包
pip install -r requirements.txt
  1. 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:

  1. 检查与 LM Studio 的连接:
Can you check if my LM Studio server is running?
  1. 列出可用模型:
List the available models in my local LM Studio
  1. 使用本地模型生成文本:
Generate a short poem about spring using my local LLM
  1. 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

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。