Sezzlee Local LLM
What it does
Let a planning agent hand bounded language work to a local Ollama model.
- Connects 내 컴퓨터에서 실행
- Account or key No key needed · 1 setting to fill in (SEZZLEE_LLM_MODEL)
- Category 검색 및 AI 기억
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 14일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
SEZZLEE_LLM_MODELOllama model to call
설명은 아직 영어 원문입니다.
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "llm": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@sezzlee/llm-mcp" ], "env": { "SEZZLEE_LLM_MODEL": "your-value" } } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
Sezzlee Local LLM을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Sezzlee Local LLM을 쓰고 있다고 하거나 답에 Sezzlee Local LLM 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
추가 설정 6개 (입력하지 않아도 사용 가능)
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
SEZZLEE_LLM_BASE_URLOllama base URL · 기본값 http://127.0.0.1:11434SEZZLEE_LLM_NUM_CTXContext window in tokens · 기본값 16384SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MSPer-call timeout in milliseconds · 기본값 300000SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVEHow long Ollama keeps the model loadedSEZZLEE_LLM_ROOTWorkspace folder paths resolve againstSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIRFolder local_map writes its CSV into
설명은 아직 영어 원문입니다.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Sezzlee Local LLM에 연결할 수 없어요
Sezzlee Local LLM는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · Sezzlee Local LLM에 연결되는 앱 쓰기
- 설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
SEZZLEE_LLM_MODELOllama model to call
설명은 아직 영어 원문입니다.
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user llm --env SEZZLEE_LLM_MODEL=your-value -- npx -y @sezzlee/llm-mcpClaude Code에서 /mcp 입력
Sezzlee Local LLM이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
Sezzlee Local LLM을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Sezzlee Local LLM을 쓰고 있다고 하거나 답에 Sezzlee Local LLM 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
추가 설정 6개 (입력하지 않아도 사용 가능)
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
SEZZLEE_LLM_BASE_URLOllama base URL · 기본값 http://127.0.0.1:11434SEZZLEE_LLM_NUM_CTXContext window in tokens · 기본값 16384SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MSPer-call timeout in milliseconds · 기본값 300000SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVEHow long Ollama keeps the model loadedSEZZLEE_LLM_ROOTWorkspace folder paths resolve againstSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIRFolder local_map writes its CSV into
설명은 아직 영어 원문입니다.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
SEZZLEE_LLM_MODELOllama model to call
설명은 아직 영어 원문입니다.
키 입력
Sezzlee Local LLM 설정에서 SEZZLEE_LLM_MODEL가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Sezzlee Local LLM을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Sezzlee Local LLM을 쓰고 있다고 하거나 답에 Sezzlee Local LLM 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
추가 설정 6개 (입력하지 않아도 사용 가능)
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
SEZZLEE_LLM_BASE_URLOllama base URL · 기본값 http://127.0.0.1:11434SEZZLEE_LLM_NUM_CTXContext window in tokens · 기본값 16384SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MSPer-call timeout in milliseconds · 기본값 300000SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVEHow long Ollama keeps the model loadedSEZZLEE_LLM_ROOTWorkspace folder paths resolve againstSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIRFolder local_map writes its CSV into
설명은 아직 영어 원문입니다.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
설정 1개 입력 필요 (SEZZLEE_LLM_MODEL) · 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
설정 1개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
SEZZLEE_LLM_MODELOllama model to call
설명은 아직 영어 원문입니다.
키 입력
Sezzlee Local LLM 설정에서 SEZZLEE_LLM_MODEL가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Sezzlee Local LLM을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Sezzlee Local LLM을 쓰고 있다고 하거나 답에 Sezzlee Local LLM 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
추가 설정 6개 (입력하지 않아도 사용 가능)
위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.
SEZZLEE_LLM_BASE_URLOllama base URL · 기본값 http://127.0.0.1:11434SEZZLEE_LLM_NUM_CTXContext window in tokens · 기본값 16384SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MSPer-call timeout in milliseconds · 기본값 300000SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVEHow long Ollama keeps the model loadedSEZZLEE_LLM_ROOTWorkspace folder paths resolve againstSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIRFolder local_map writes its CSV into
설명은 아직 영어 원문입니다.
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add --scope user llm --env SEZZLEE_LLM_MODEL=your-value -- npx -y @sezzlee/llm-mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"llm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"llm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"llm": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "your-value"
}
}
}
}직접 입력할 값
SEZZLEE_LLM_MODEL필수 envOllama model to callSEZZLEE_LLM_BASE_URLenvOllama base URLSEZZLEE_LLM_NUM_CTXenvContext window in tokensSEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MSenvPer-call timeout in millisecondsSEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVEenvHow long Ollama keeps the model loadedSEZZLEE_LLM_ROOTenvWorkspace folder paths resolve againstSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIRenvFolder local_map writes its CSV into
설명은 아직 영어 원문입니다.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
- 주간 다운로드i
- 155/주
- 연결 방식
- 내 컴퓨터에서 실행
- 최신 버전i
- 0.1.3
- 카테고리i
- 검색 및 AI 기억
- 레지스트리 공개i
- 2026년 10월 12일
- 코드 마지막 변경i
- 2026년 11월 13일
- 제작자
- sezzlee
- 패키지
npm: @sezzlee/llm-mcp- 웹사이트
- docs.sezzlee.app
- 레지스트리 상태
- 활성
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 14일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sezzlee 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 어제
- ✓ 통과
라이선스 있음
MIT 사용
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 6117개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 6117개 중 52%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 6117개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Sezzlee Local LLM, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 어제 변경됐고, 최신 버전(0.1.3)은 33일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, OpenSEO
같은 카테고리의 다른 것
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
OpenSEO
Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
@sezzlee/llm-mcp
MCP server that lets a planning agent (Codex, Claude Code, Cursor) hand off bounded language work to a local model. It builds on @sezzlee/mcp-core and names no other @sezzlee/* package.
Quick start
{
"mcpServers": { "local": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sezzlee/llm-mcp"], "env": { "SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "http://127.0.0.1:11434", "SEZZLEE_LLM_MODEL": "qwen3:8b" } } } }
In Codex, the same block goes under mcp_servers.local. If it runs with approval_policy = "never", default_tools_approval_mode = "auto" is also required, or Codex refuses the call.
Tools
Three tools. Two are read-only; local_map only adds new files to the server's own output directory.
| Tool | What it does | Key arguments |
|---|---|---|
local_task | Runs one bounded language task on the local model: classify, extract, summarize, transform, or free. The server reads any file arguments itself — their contents never enter the calling agent's context. With jsonSchema the answer is JSON matching that schema (returned as result); otherwise it is text (returned as answer). summarize and extract split an oversized input into chunks and read all of it (up to 32 chunks, 1 MiB total); every other kind refuses an oversized input as input_too_large. Nothing is ever silently truncated. | kind, instruction, text?, files? (up to 8, paths relative to the working directory), jsonSchema? |
local_map | Labels every row of a CSV file with one of the given labels. The agent never sees the rows: it passes a path, and the server writes a new file (the original columns plus one label column) under the output directory, returning that file's path, the per-label counts, and up to 4 sample rows per label. Up to 2,000 rows. | file, instruction, labels (2–50), labelColumn? (defaults to label) |
local_status | Reports whether the local model is reachable and loaded, its context window, one call's input budget, and how many calls are queued. Call it when unsure the local model is available before delegating to it. | none |
Configuration
SEZZLEE_LLM_MODEL=qwen3:8b
SEZZLEE_LLM_ROOT=. # default: the working directory SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR=.llm-mcp/out # default; relative to root, must stay inside it SEZZLEE_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 # default SEZZLEE_LLM_NUM_CTX=16384 # default; at least 4096 SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE=30m # default SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS=300000 # default; one request
npx -y @sezzlee/llm-mcp
| Variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
SEZZLEE_LLM_MODEL | none — required | The Ollama model name. There is no built-in default; it must be set explicitly (see Model choice). |
SEZZLEE_LLM_ROOT | working directory | Workspace root. Every file argument a tool accepts is resolved against it. |
SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR | .llm-mcp/out | Where local_map writes its output. Relative to the root, and must stay inside it. |
SEZZLEE_LLM_BASE_URL | http://127.0.0.1:11434 | Base URL of the Ollama host. |
SEZZLEE_LLM_NUM_CTX | 16384 | Context window in tokens. Must be an integer of at least 4096. |
SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE | 30m | Value forwarded to Ollama's keep_alive. |
SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS | 300000 | Timeout for a single request to the model. |
Only the model name is required. Parsing is fatal, reaching the host is not: the server still starts and answers tools/list with the host down, and local_status reports reachable: false. The model is warmed up right after the server starts serving.
Set SEZZLEE_LLM_NUM_CTX to what the GPU actually delivers. Ollama does not refuse an oversized input — it silently drops the head — and the input budget is derived from this value.
Limits
| Limit | Value | Why |
|---|---|---|
| Input budget | 45% of the context window | Ollama silently drops the head of an oversized prompt instead of refusing it, so the server refuses first. |
| Output budget | 40% of the context window | Caps a runaway completion; without an id-bearing schema the model was measured looping into 12,600 tokens of garbage. |
| Chars-per-token estimate | ~1.8 | Measured on Turkish text; English runs closer to 4 characters per token, so the estimate errs toward refusing rather than truncating. |
local_task files | up to 8 | Per-call file argument cap. |
local_task long input (summarize/extract) | up to 32 chunks, 1 MiB total | Other kinds refuse an over-budget input outright as input_too_large. |
| Chunk merge rounds | up to 3 | A merge that still does not fit after 3 rounds fails as input_too_large. |
local_map rows | up to 2,000 | Labelling was measured at ~270 ms per row — about nine minutes for 2,000 rows, inside the 900 s tool timeout Codex allows. |
local_map file size | up to 8 MiB | Refused up front rather than timed out halfway with nothing written. |
Rules
- Three lint-enforced layers, three root entrypoints.
srcsplits intoplatform/(the mcp-core and Node boundary),backend/(the model host), andtools/(the MCP surface).tools/sees the host only throughbackend/port.ts; the concrete backend is wired incli.ts. - Only `src/backend/ollama.ts` reaches the network, and only through the global
fetch. That global and thenode:http/net/tlsfamily are lint-banned everywhere else. - `process.env` is read only in `cli.ts`, each variable accessed by name.
- File paths are resolved against the workspace. The requested path and its
realpathare checked separately, so a symlink pointing outside the workspace is refused too.readTextaccepts only aWorkspacePath-branded path that has passed both checks. In error envelopes, the workspace's absolute path appears as.. - The server counts tokens, not the model. An input over
num_ctx × 0.45never reaches the host; an input that could not fit under any circumstances is refused before it is even read. The answer is capped atnum_ctx × 0.4. - Only `src/platform/workspace.ts` touches the filesystem, lint-enforced. The single writer is
createOutput: it re-checks the output directory'srealpath, the server itself picks the file name, lowers it to a safe alphabet and fixes the extension to.csv, and opens itwx— so it never overwrites an existing file or a symlink, and nothing is ever deleted (mcp-core). - `local_map` carries the row number to the model and back. An id-less format lost the row order. A skipped row is asked again once; if it is still missing, it is left unlabeled and counted — never guessed.
- A chunked input is not truncated either. Chunks split on paragraph, then line, boundaries; each chunk yields notes, the notes are merged and the instruction applied one last time. If the merged notes still do not fit the budget, the merge round repeats (up to 3); if that still fails, the call is refused as
input_too_large. - One request per host at a time.
createSerialBackendqueues requests: the GPU does not run them in parallel, while Codex fires calls concurrently.probebypasses the queue. - A new backend kind is just another implementation of the `Backend` interface. The rest of the server does not change.
Design notes
The measurements below are what the rules above are built on.
Why an MCP server instead of pointing Codex at Ollama directly
Four ways of getting Codex to a local model were tried; only the MCP server worked.
| Approach | Result |
|---|