Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Let a planning agent hand bounded language work to a local Ollama model.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
SEZZLEE_LLM_MODEL, SEZZLEE_LLM_BASE_URL, SEZZLEE_LLM_NUM_CTX, SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS, SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE, SEZZLEE_LLM_ROOT, SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIRDu brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"llm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_ROOT": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add llm --env SEZZLEE_LLM_MODEL=your-value --env SEZZLEE_LLM_BASE_URL=your-value --env SEZZLEE_LLM_NUM_CTX=your-value --env SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS=your-value --env SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE=your-value --env SEZZLEE_LLM_ROOT=your-value --env SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR=your-value -- npx -y @sezzlee/llm-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"llm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_ROOT": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"llm": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_ROOT": "your-value",
"SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
SEZZLEE_LLM_BASE_URL envSEZZLEE_LLM_NUM_CTX envSEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS envSEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE envSEZZLEE_LLM_ROOT envSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto sezzlee bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: SEZZLEE_LLM_MODEL
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.3) kam vor 26 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
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.
{
"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.
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 |
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.
| 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. |
src splits into platform/ (the mcp-core and Node boundary), backend/ (the model host), and tools/ (the MCP surface). tools/ sees the host only through backend/port.ts; the concrete backend is wired in cli.ts.fetch. That global and the node:http/net/tls family are lint-banned everywhere else.realpath are checked separately, so a symlink pointing outside the workspace is refused too. readText accepts only a WorkspacePath-branded path that has passed both checks. In error envelopes, the workspace's absolute path appears as ..num_ctx × 0.45 never reaches the host; an input that could not fit under any circumstances is refused before it is even read. The answer is capped at num_ctx × 0.4.createOutput: it re-checks the output directory's realpath, the server itself picks the file name, lowers it to a safe alphabet and fixes the extension to .csv, and opens it wx — so it never overwrites an existing file or a symlink, and nothing is ever deleted (mcp-core).input_too_large.createSerialBackend queues requests: the GPU does not run them in parallel, while Codex fires calls concurrently. probe bypasses the queue.The measurements below are what the rules above are built on.
Four ways of getting Codex to a local model were tried; only the MCP server worked.
| Approach | Result |
|---|
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo