克劳德LMStudio桥
一个MCP服务器，将Claude与LM Studio中运行的本地LLM连接起来。
概述
此工具允许Claude与在LM Studio中运行的本地LLM进行交互，提供：
- 访问LM Studio以列出所有可用型号
- 使用本地LLM生成文本的能力
- 支持通过本地模特完成聊天
- 用于验证与LM Studio连接的健康检查工具
先决条件
快速入门（推荐）
对于macOS/Linux：
- 克隆存储库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge- 运行安装脚本
chmod +x setup.sh
./setup.sh- 按照安装脚本的说明配置Claude Desktop
对于Windows：
- 克隆存储库
git clone https://github.com/infinitimeless/claude-lmstudio-bridge.git
cd claude-lmstudio-bridge- 运行安装脚本
setup.bat- 按照安装脚本的说明配置Claude Desktop
手动设置
如果您更喜欢手动设置：
- 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桌面：
- 打开克劳德桌面首选项 - 导航到“MCP服务器”部分 - 添加具有以下配置的新MCP服务器： - 名字：lmstudio桥 - 命令：/bin/bash（在macOS/Linux上）或cmd.exe（在Windows上） - 参数: - macOS/Linux：/path/to/claude lmstudio桥接器/run_server.sh - Windows:/c c:\\path\\to\\claude lmstudio bridge\\run_server.bat
与Claude一起使用
设置网桥后，您可以在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?- 列出可用型号：
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- 发送聊天完成：
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
使用附带的调试工具检查LM Studio连接：
python debug_lmstudio.py有关更详细的测试：
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
- 验证API服务器是否已在LM Studio中启用（“设置”>“API服务器”）
- 检查端口（默认值：1234）是否与.env文件中的端口匹配
“未加载任何模型”
- 打开LM Studio并加载模型
- 验证模型是否成功运行
“未找到MCP包”
- 尝试重新安装：
pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv - 确保你使用的是Python 3.8或更高版本
“克劳德找不到那座桥”
- 检查Claude桌面配置
- 确保run_server.sh或run_server.com的路径正确且绝对
- 验证服务器脚本是否可执行：
chmod +x run_server.sh（在macOS/Linux上）
高级配置
您可以通过创建 .env 具有以下设置的文件：
LMSTUDIO_HOST=127.0.0.1
LMSTUDIO_PORT=1234
DEBUG=false集 DEBUG=true 启用详细日志记录以进行故障排除。
许可证
麻省理工学院