Claude LMStudio Bridge V2

🚀 Claude-LMStudio-Bridge

Claudeとローカルで実行される大規模言語モデル（LLM）を、LM Studioを介して通信させるためのシンプルなモデル制御プロトコル（MCP）サーバーです。

🚀 クイックスタート

Claude-LMStudio-Bridgeは、Claudeとローカルで実行される大規模言語モデル（LLM）を、LM Studioを介して通信させることができます。これにより、Claudeがローカルのモデルにプロンプトを送信し、その応答を受け取ることが可能になります。

✨ 主な機能

• Claudeと他のモデルの応答を比較することができます。
• 特定のタスクに特化したローカルモデルにアクセスできます。
• Claude APIのクォータが限られている場合でも、クエリを実行できます。
• 機密性の高いクエリを完全にローカルで処理できます。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8+
• MCP対応のAnthropic Claude
• LM Studioをローカルで実行
• LM StudioにローカルのLLMモデルを読み込む

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/infinitimeless/Claude-LMStudio-Bridge_V2.git
   cd Claude-LMStudio-Bridge_V2
   

2. 仮想環境を作成します：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windowsユーザーは venv\Scripts\activate を使用
   

3. 必要なパッケージをインストールします（方法を選択）：

   requirements.txtを使用する場合：

   pip install -r requirements.txt
   

   または、依存関係を直接インストールする場合：

   pip install requests "mcp[cli]" openai anthropic-mcp
   

💻 使用例

基本的な使用法

1. LM Studioを起動し、好きなモデルを読み込みます。
2. LM Studioのローカルサーバーが実行されていることを確認します（通常はデフォルトポート1234）。
3. ブリッジサーバーを実行します：

   python lmstudio_bridge.py
   

4. Claudeのインターフェイスで、MCPサーバーを有効にし、ローカルで実行されているブリッジサービスを指定します。
5. 以下のMCPツールを使用してClaudeと会話できます：
   • health_check：LM Studio APIがアクセス可能かどうかを確認します。
   • list_models：LM Studioで利用可能なモデルのリストを取得します。
   • get_current_model：現在読み込まれているモデルを確認します。
   • chat_completion：現在のモデルにプロンプトを送信します。

具体的な使用例

接続が完了したら、Claudeにローカルモデルを使用するよう指示できます。

Claude、LM Studioブリッジサービスを使ってローカルモデルに「量子コンピューティングについてどう思いますか？」と尋ねてください。

Claudeはchat_completionツールを使用して、クエリをローカルモデルに送信し、応答を表示します。

📚 ドキュメント

設定

デフォルトでは、ブリッジサービスはhttp://localhost:1234/v1のアドレスに接続します。LM Studioのインスタンスが別のポートで実行されている場合は、lmstudio_bridge.pyのLMSTUDIO_API_BASE変数を変更してください。

トラブルシューティング

依存関係の問題が発生した場合は、直接インストールしてみてください：

pip install requests "mcp[cli]" openai anthropic-mcp

詳細なインストール手順とトラブルシューティングについては、インストールガイドを参照してください。

📄 ライセンス

MIT

🔗 貢献

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