Lm

🚀 Houtini LM - 帶有專家提示庫和自定義提示功能的LM Studio MCP服務器

Houtini LM是一款強大的MCP服務器，它將Claude與LM Studio相連接，能為代碼分析、代碼生成和創意實現提供有力支持。藉助專業的提示庫，它可以實現代碼分析、專業文檔生成和創意項目搭建，並且所有操作都能在本地運行，無需支付API費用。無論是開發者、編碼愛好者還是創意工作者，都能從中受益。

🚀 快速開始

安裝完成後，只需使用自然語言向Claude發起提示即可：

使用houtini-lm分析C:/my-project/src/UserAuth.js的代碼質量

使用houtini-lm為我位於C:/components/Dashboard.jsx的React組件生成全面的單元測試

使用houtini-lm創建一個名為“Event Manager”的WordPress插件，包含自定義文章類型和管理界面

使用houtini-lm審核我位於C:/themes/my-theme的WordPress主題的安全性

使用houtini-lm創建一個帶有太空主題和霓虹色彩的CSS藝術生成器項目

使用houtini-lm將我的JavaScript文件轉換為啟用嚴格模式的TypeScript文件

使用houtini-lm為支持暗模式的定價卡片生成響應式HTML組件

✨ 主要特性

Houtini LM通過將詳細的分析任務卸載到本地或公司網絡中的LM Studio，同時讓Claude專注於策略制定和複雜問題解決，從而節省Claude的上下文窗口。可以將其視為一個永遠不會耗盡令牌的智能編碼助手。

適用於以下場景：

• 🔍 代碼分析 - 深入洞察代碼質量、安全性和架構
• 📝 文檔生成 - 根據代碼分析生成專業文檔
• 🏗️ 項目搭建 - 構建完整的應用程序、主題和組件
• 🎮 創意項目 - 開發遊戲、CSS藝術和交互式體驗
• 🛡️ 安全審計 - 確保符合OWASP標準並檢測漏洞

📦 安裝指南

1. 安裝依賴項

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/houtini-ai/lm.git
cd lm

# 安裝Node.js依賴項
npm install

2. 配置Claude Desktop

將以下內容添加到Claude Desktop配置文件中： Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "houtini-lm": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/houtini-lm/index.js"],
      "env": {
        "LLM_MCP_ALLOWED_DIRS": "C:/your-projects,C:/dev,C:/websites"
      }
    }
  }
}

3. 啟動LM Studio

1. 啟動LM Studio。
2. 加載一個模型（建議使用參數為13B及以上的模型以獲得最佳效果）。
3. 在ws://127.0.0.1:1234啟動服務器。
4. 驗證模型已準備好並能正常響應。

4. 驗證安裝

重啟Claude Desktop，然後使用以下命令進行測試：

使用houtini-lm健康檢查來驗證一切是否正常工作

💻 使用示例

基礎用法

# 示例代碼保持不變
Use houtini-lm to analyse the code quality in C:/my-project/src/UserAuth.js

高級用法

# 高級場景說明：使用houtini-lm進行更復雜的項目分析，如多文件項目的架構分析
Use houtini-lm to conduct a comprehensive architecture analysis of the multi - file project in C:/my - enterprise - project

📚 詳細文檔

完整指南如下：

• 分析功能指南 - 涵蓋所有17種分析工具
• 生成功能指南 - 介紹所有10種創建工具
• 創意功能指南 - 包含遊戲和藝術工具
• 系統功能指南 - 介紹實用工具和診斷功能
• 完整用戶指南 - 提供全面的使用手冊

🔧 技術細節

可用功能

🔍 分析功能（17個函數）

• analyze_single_file - 深度代碼分析和質量評估
• count_files - 以美觀的Markdown樹形式展示項目結構
• find_unused_files - 檢測死代碼並進行風險評估
• security_audit - 確保符合OWASP標準並進行漏洞掃描
• analyze_dependencies - 檢測循環依賴和未使用的導入
• 還有12種更專業的分析工具...

🛠️ 生成功能（10個函數）

• generate_unit_tests - 生成包含框架模式的全面測試套件
• generate_documentation - 根據代碼分析生成專業文檔
• convert_to_typescript - 將JavaScript轉換為具有類型安全的TypeScript
• generate_wordpress_plugin - 創建完整的WordPress插件
• generate_responsive_component - 生成可訪問的HTML/CSS組件
• 還有5種生成工具...

🎮 創意功能（3個函數）

• css_art_generator - 生成純CSS藝術和動畫
• arcade_game - 創建完整的可玩HTML5遊戲
• create_text_adventure - 構建具有分支故事的交互式小說

⚙️ 系統功能（5個函數）

• health_check - 驗證與LM Studio的連接
• list_functions - 查看所有可用功能
• resolve_path - 進行路徑分析並提供建議
• 還有2種系統實用工具...

上下文窗口管理

Houtini LM實現了智能上下文窗口管理，以最大限度地提高本地語言模型的效率，同時確保能夠可靠地處理大文件和複雜的分析任務。

動態上下文分配

自適應上下文利用：與具有硬編碼令牌限制的系統不同，Houtini LM會動態檢測模型的上下文窗口，並分配95%的可用令牌以實現最佳性能：

// 從加載的模型中檢測上下文長度
const contextLength = await model.getContextLength(); // 例如，16384個令牌

// 動態分配 - 利用率為95%
const responseTokens = Math.floor(contextLength * 0.95); // 可用15565個令牌

優點：

• ✅ 最高效率 - 不浪費上下文空間
• ✅ 模型無關性 - 適用於任何上下文大小（4K、16K、32K+）
• ✅ 面向未來 - 自動適應更大的模型

三階段提示系統

Houtini LM使用一種複雜的提示架構，將關注點分離以實現最佳的令牌管理： 階段1：系統上下文 - 專家角色和分析方法
階段2：數據負載 - 你的代碼、文件或項目內容
階段3：輸出指令 - 結構化的響應要求

┌─────────────────────┐
│   系統上下文   │  ← 專家角色、方法
├─────────────────────┤
│   數據負載     │  ← 你的文件/代碼（必要時進行分塊）
├─────────────────────┤
│ 輸出指令 │  ← 響應格式、要求
└─────────────────────┘

智能處理：

• 小文件 → 單階段執行以提高速度
• 大文件 → 自動分塊並進行連貫聚合
• 多文件項目 → 優化批量處理

自動分塊功能

當文件超過可用上下文空間時，Houtini LM會自動對內容進行分塊，同時保持分析質量： 智能分塊特性：

• 🔍 自然邊界 - 在邏輯部分進行分割，而非任意點
• 🔄 上下文保留 - 保持各分塊之間分析的連續性
• 📊 智能聚合 - 將分塊結果合併為連貫的報告
• ⚡ 性能優化 - 儘可能進行並行處理

示例分塊過程：

大文件 (50KB) → 上下文分析 → 超出限制
    ↓
分割成3個邏輯分塊 → 處理每個分塊 → 聚合結果
    ↓
單個綜合分析報告

超時配置

Houtini LM使用120秒超時（2分鐘），以適應低性能系統上的深入分析： 為什麼需要延長超時時間：

• 🔍 複雜分析 - 安全審計、架構分析和全面代碼審查需要時間
• 💻 系統兼容性 - 在舊硬件和資源受限的環境中可靠運行
• 🧠 模型處理 - 較大的本地模型（13B - 33B參數）需要更多推理時間
• 📊 質量優先 - 全面的報告值得等待

超時指南：

• 簡單分析 (100行)：15 - 30秒
• 中等文件 (500行)：30 - 60秒
• 大文件 (1000+行)：60 - 120秒
• 多文件項目：90 - 180秒

性能提示：

• 使用更快的模型（13B vs 33B）以獲得更快的響應
• 在LM Studio中啟用GPU加速以提高性能
• 適當使用analysisDepth="basic"以獲得更快的結果

內存效率

智能緩存：緩存結果以防止重複處理
資源管理：處理完成後自動清理大上下文
流式響應：逐步輸出結果以提供更好的用戶體驗

這種架構確保Houtini LM能夠處理從小型實用函數到整個企業代碼庫的所有內容，同時在不同的硬件配置下保持一致的質量和性能。

推薦設置

專業開發環境：

• CPU：8核或更高（用於本地大語言模型處理）
• RAM：32GB（24GB用於模型，8GB用於開發）
• 存儲：具有100GB以上可用空間的SSD
• 模型：Qwen2.5 - Coder - 14B - Instruct或類似模型

性能提示：

• 使用參數為13B及以上的模型以獲得專業級的結果
• 配置LLM_MCP_ALLOWED_DIRS以包含你的項目目錄
• 安裝Desktop Commander MCP以支持完整的文件操作
• 保持LM Studio運行並加載模型以實現即時響應

版本歷史

版本1.0.0（當前版本）

• ✅ 完整的功能庫（35+個函數）
• ✅ 專業的文檔系統
• ✅ 特定於WordPress的工具和審計功能
• ✅ 創意項目生成器
• ✅ 全面的安全分析
• ✅ TypeScript轉換和測試生成
• ✅ 跨文件集成分析

📄 許可證

MIT許可證 - 可自由用於個人和商業項目。詳情請參閱LICENSE。

貢獻說明

我們歡迎貢獻！請參閱我們的貢獻指南以瞭解以下方面的詳細信息：

• 代碼標準和模式
• 測試要求
• 文檔更新
• 問題報告

支持途徑

• 問題反饋：GitHub Issues
• 討論交流：GitHub Discussions
• 文檔查閱：docs/目錄下的完整指南

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