Local Delegate

Name: Local Delegate
Author: ZahiriNatZuke

de ZahiriNatZukeversión 0.49.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.ZahiriNatZuke/local-delegate

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Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Delegate mechanical text tasks to a local OpenAI-compatible LLM to save Claude quota.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en tu computadora
Transporte: stdio
Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Debes completar: LOCAL_DELEGATE_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
Debes completar tú: LOCAL_DELEGATE_BASE_URL, LOCAL_DELEGATE_API_KEY

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "local-delegate": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "local-delegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOCAL_DELEGATE_BASE_URL": "your-value",
        "LOCAL_DELEGATE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add local-delegate --env LOCAL_DELEGATE_BASE_URL=your-value --env LOCAL_DELEGATE_API_KEY=your-value -- uvx local-delegate-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "local-delegate": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "local-delegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOCAL_DELEGATE_BASE_URL": "your-value",
        "LOCAL_DELEGATE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "local-delegate": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "local-delegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOCAL_DELEGATE_BASE_URL": "your-value",
        "LOCAL_DELEGATE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

LOCAL_DELEGATE_BASE_URL env
OpenAI-compatible endpoint (llama-swap, Ollama, LM Studio, vLLM). Default http://127.0.0.1:9292/v1
LOCAL_DELEGATE_API_KEY secreto env
Bearer token for the endpoint, if it requires one.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ZahiriNatZuke, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
– No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Más estrellas que el 0% de los otros 7249 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 95% de los otros 7249 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7249 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Local Delegate?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: LOCAL_DELEGATE_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.49.0) llegó al registro anteayer.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy

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Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días

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Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado

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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

local-delegate

Delega tareas mecánicas texto→texto a un LLM local para conservar la cuota de tu suscripción de Claude. Un servidor MCP (stdio o daemon HTTP compartido) que es cliente genérico de cualquier endpoint OpenAI-compatible — llama-swap, Ollama, LM Studio, vLLM.

[zahirinatzuke.github.io/local-delegate](https://zahirinatzuke.github.io/local-delegate/) — qué hace y por qué, en una página (es/en). Su fuente está en site/.

Demo

*Dashboard embebido (datos de ejemplo): estado del backend local (modelos montados, delegación en curso con su progreso por trozos, tools MCP), RAM/VRAM del sistema con consumo por proceso, tokens de contexto conservados, ahorro por herramienta y modelo, dónde corrió el cómputo —esta máquina o un backend remoto— y actividad reciente paginada en tu hora local. Se sirve en http://127.0.0.1:9393.*

¿Por qué?

Cuando Claude tiene que resumir un log enorme, clasificar, extraer campos o generar boilerplate, gasta cuota de tu suscripción en trabajo mecánico. local-delegate expone esas tareas como tools MCP que corren en un LLM local: pasas path en vez de text y el archivo se lee del lado del servidor, así el contenido grande nunca entra al contexto de Claude. Solo vuelve el resultado corto: el documento no ocupa tu ventana de contexto ni lo procesa Claude.

Instalación rápida

Con uv no hay nada que instalar: uvx baja y ejecuta el paquete aislado.

Añádelo a tu config de MCP (Claude Desktop / Claude Code) en modo compatible stdio:

"mcpServers": { "local-delegate": { "command": "uvx", "args": ["local-delegate-mcp"] } } }

Ver plantillas completas en examples/.

O deja que el paquete lo configure todo por ti —entrada MCP, hooks, skill y la regla de delegación en tu CLAUDE.md/AGENTS.md global— con un solo comando:

uv tool install local-delegate-mcp          # deja `local-delegate` en el PATH

local-delegate install --dry-run # muestra exactamente qué tocaría local-delegate install # aplica

También sirve uvx local-delegate-mcp install para probarlo sin instalar nada, pero ten en cuenta que `uvx` no deja el comando disponible: monta un entorno efímero y lo borra al terminar, así que después local-delegate doctor responderá «command not found». El propio install te lo avisa si detecta ese caso.

Es idempotente, deja .bak de lo que edita (la primera vez que lo toca; después no lo pisa), no toca configuración ajena y se revierte con local-delegate uninstall. Desde la 0.44.0 escribe de forma atómica, reaplica su cambio si Claude Code guarda el fichero a la vez, y si un fichero no está en UTF-8 (cp1252, UTF-16) la acción falla sin tocarlo. Detalle y opciones en Instalación de la integración.

¿Autocompletado con Tab de subcomandos, opciones y valores? local-delegate install --shell-completion lo deja cargado en el perfil de PowerShell, zsh o bash (opt-in, reversible con uninstall --shell-completion), y local-delegate completion powershell|zsh|bash imprime el script por si prefieres cargarlo tú. Ver Autocompletado del shell.

Si usas varias sesiones o varios clientes en la misma máquina, se recomienda un solo daemon:

uvx local-delegate-mcp serve

El daemon sirve MCP en http://127.0.0.1:9393/mcp y el dashboard en http://127.0.0.1:9393/. Codex, Claude Code, opencode y cualquier cliente compatible con Streamable HTTP pueden compartir esa URL sin levantar procesos MCP duplicados. Con un llama-swap local, el extra [llamaswap] y LLAMASWAP_CONFIG apuntando a su config.yaml, el daemon además reparte el backend por turno: dos delegaciones cuyos modelos se desalojarían entre sí no se pisan, y la segunda espera (el panel lo enseña como espera local). Guía completa: Daemon compartido.

Una delegación puede sumar espera de turno e inferencia, y algunos clientes cortan antes: Codex corta toda llamada a una tool MCP a los 60 s (tool_timeout_sec en [mcp_servers.local-delegate] de config.toml lo sube, y hay que reponerlo tras cada install/update, que reescriben ese bloque) y Claude Code corta una llamada HTTP tras 5 min sin respuesta (la variable CLAUDE_CODE_MCP_TOOL_IDLE_TIMEOUT, en ms, lo sube y sobrevive a install). Detalle en Instalación de la integración.

Para usar la GPU de otra máquina manteniendo los paths locales del cliente, usa un MCP local que apunte al backend remoto: guía Mac → PC y recipe técnica completa. Las operaciones de las dos máquinas hacen una sola cola: la que no tiene el backend pide turno al daemon de la otra, con la misma clave del backend y solo hacia un host privado (la tailnet), y si ese daemon no está disponible sigue sin turno, como antes (turno común PC+Mac).

No fijes una versión vieja «por estabilidad». Un pin (==X.Y.Z) congela también los rangos de

dependencias que declaraba aquel wheel, y eso envejece mal: las versiones anteriores a la 0.12.2

pedían mcp sin techo, así que hoy resuelven al SDK 2.x y mueren en el import. Si necesitas

fijar, fija la actual, y súbela cuando salga una nueva.

En Windows, si lo registras como tarea al iniciar sesión, ejecuta el pythonw.exe del entorno donde instalaste el paquete con -m local_delegate serve --log-level warning. pythonw no crea consola ni botón en la barra de tareas. La tarea pertenece al usuario de Windows, no a Codex ni a Claude: cualquier cliente local comparte el mismo daemon. El dashboard identifica ese único proceso con la insignia DAEMON MCP; las sesiones conectadas son clientes HTTP, no procesos MCP adicionales.

Al actualizar en Windows, para el daemon antes de `uv tool install --force`. Con el daemon corriendo, la reinstalación puede fallar a mitad (tiene abiertos ficheros del entorno) y dejarlo roto; schtasks /End no basta porque el lanzador está desacoplado, así que para el proceso pythonw del daemon, instala y vuelve a lanzarlo. Después, local-delegate update repone hooks, skill y el bloque de CLAUDE.md/AGENTS.md si quedaron desfasados.

Si instalaste con una versión fija (uv tool install "local-delegate-mcp==X.Y.Z"), uv tool upgrade dice «Nothing to upgrade» y no sube nada: reinstala con uv tool install "local-delegate-mcp[llamaswap]@latest" (con tus extras). Desde la 0.45.1, local-delegate update y doctor lo detectan y dan ese comando.

La 0.36.0 habla en español o en inglés y sigue al idioma del sistema. Con el sistema en

inglés pasarás a ver inglés: para quedarte en español, `LOCAL_DELEGATE_LANG=es local-delegate

install (o update). Las claves de _local_delegate` y los marcadores de las tools pasan a

inglés (cambio incompatible); la tabla está en el CHANGELOG y en

Idioma.

La 0.35.0 renombra comandos, variables, la skill y ficheros de datos a inglés. Los nombres

viejos funcionaron con aviso desde la 0.35.0 y en la 0.38.0 se retiraron: ya no

tienen efecto. local-delegate doctor nombra los que sigan puestos (hasta la 0.40.x) y

local-delegate update migra los que puede. Volver a una versión anterior no está soportado. La

tabla completa está en el CHANGELOG.

Requisitos

Python 3.11+ — con uvx no tienes que instalarlo tú, lo resuelve él; solo importa si instalas con pip en un entorno propio.

Y un endpoint OpenAI-compatible ya corriendo, accesible en LOCAL_DELEGATE_BASE_URL (default http://127.0.0.1:9292/v1). Cualquiera sirve:

llama-swap — ver recipe con GPU Blackwell.
Ollama — http://127.0.0.1:11434/v1.
LM Studio, vLLM, o cualquier servidor que hable la API de OpenAI.

El paquete no arranca ningún backend por defecto (LOCAL_DELEGATE_AUTOSTART=0). El auto-arranque de llama-swap es opt-in (ver tabla de configuración).

¿Qué versiones de llama-server/llama-swap usar y cómo disponer el workspace? Ver Versiones del backend y workspace de referencia (sugerencia probada, no requisito). local-delegate doctor compara tu instalación contra esas versiones y, de paso, comprueba el resto del andamiaje —hooks, skill, memoria, entradas MCP y el daemon— sin escribir nada (qué mira cada check).

Tools

Pasar path (en vez de text) hace que el MCP lea el archivo server-side: el contenido no entra al contexto de Claude, y de ahí sale el ahorro.

Tool	Qué hace	Rol de modelo (default)
`local_summarize`	Resume texto o archivo; `focus` opcional para decir qué conservar (p. ej. «cifras de configuración»)	mecánico / largo (auto)
`local_classify`	Devuelve UNA etiqueta de una lista	mecánico
`local_extract`	Extrae campos → objeto validado con exactamente las claves pedidas (las que falten o vengan como «N/A», `null`), no una cadena que haya que parsear; con `path`, números de línea reales para un campo que los pida	mecánico / largo (auto)
`local_boilerplate`	Genera código desde una spec y lo escribe en `target`; devuelve solo un recibo	código
`local_delegate`	Escape genérico texto→texto	mecánico (o el que pases)
`local_lint_summary`	Resume logs de lint/tests/CI	mecánico / largo (auto)
`local_commit_msg`	Mensaje de commit desde un diff; con `path` toma el idioma del repo y avisa si no pudo	código
`local_translate`	Traduce texto o archivo	mecánico / largo (auto)
`local_explain_code`	Explica código en prosa; con `path` y pregunta avisa de líneas citadas dudosas y de una premisa que el código no sostiene	código
`local_describe_image`	Describe una imagen o responde una pregunta sobre ella (imagen→texto)	visión
`local_status`	Diagnóstico de solo lectura: backend, catálogo, log, VRAM, RAM de sistema	— (no llama al backend de chat)

Los modelos locales no usan tool-calling: el server arma el prompt + guardrails, hace POST al endpoint y devuelve solo texto.

Documentos largos. local_translate (y local_delegate con entradas largas) parten el texto por límites naturales —headers Markdown, párrafos, líneas— y procesan un trozo por llamada respetando el techo de max_tokens, concatenando las salidas en orden y conservando el formato en las costuras. Un documento de 20 000+ caracteres vuelve completo en vez de cortado a mitad. El log registra `chun

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Local Delegate

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

local-delegate

Demo

¿Por qué?

Instalación rápida

Requisitos

Tools