プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Sezzlee Local LLM

作者:sezzleeバージョン 0.1.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.sezzlee/llm

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Let a planning agent hand bounded language work to a local Ollama model.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:SEZZLEE_LLM_MODEL

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: 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_DIR

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

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-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • SEZZLEE_LLM_MODEL 必須 env
    Ollama model to call
  • SEZZLEE_LLM_BASE_URL env
    Ollama base URL
  • SEZZLEE_LLM_NUM_CTX env
    Context window in tokens
  • SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS env
    Per-call timeout in milliseconds
  • SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE env
    How long Ollama keeps the model loaded
  • SEZZLEE_LLM_ROOT env
    Workspace folder paths resolve against
  • SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR env
    Folder local_map writes its CSV into

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント sezzlee で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7247件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7247件のうち58%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7247件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Sezzlee Local LLMは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:SEZZLEE_LLM_MODEL

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.3)がレジストリに届いたのは26 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

@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.

ToolWhat it doesKey arguments
local_taskRuns 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_mapLabels 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_statusReports 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

VariableDefaultMeaning
SEZZLEE_LLM_MODELnone — requiredThe Ollama model name. There is no built-in default; it must be set explicitly (see Model choice).
SEZZLEE_LLM_ROOTworking directoryWorkspace root. Every file argument a tool accepts is resolved against it.
SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR.llm-mcp/outWhere local_map writes its output. Relative to the root, and must stay inside it.
SEZZLEE_LLM_BASE_URLhttp://127.0.0.1:11434Base URL of the Ollama host.
SEZZLEE_LLM_NUM_CTX16384Context window in tokens. Must be an integer of at least 4096.
SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE30mValue forwarded to Ollama's keep_alive.
SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS300000Timeout 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

LimitValueWhy
Input budget45% of the context windowOllama silently drops the head of an oversized prompt instead of refusing it, so the server refuses first.
Output budget40% of the context windowCaps a runaway completion; without an id-bearing schema the model was measured looping into 12,600 tokens of garbage.
Chars-per-token estimate~1.8Measured on Turkish text; English runs closer to 4 characters per token, so the estimate errs toward refusing rather than truncating.
local_task filesup to 8Per-call file argument cap.
local_task long input (summarize/extract)up to 32 chunks, 1 MiB totalOther kinds refuse an over-budget input outright as input_too_large.
Chunk merge roundsup to 3A merge that still does not fit after 3 rounds fails as input_too_large.
local_map rowsup to 2,000Labelling 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 sizeup to 8 MiBRefused up front rather than timed out halfway with nothing written.

Rules

  • Three lint-enforced layers, three root entrypoints. 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.
  • Only `src/backend/ollama.ts` reaches the network, and only through the global fetch. That global and the node:http/net/tls family 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 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 ..
  • The server counts tokens, not the model. An input over 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.
  • Only `src/platform/workspace.ts` touches the filesystem, lint-enforced. The single writer is 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).
  • `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. createSerialBackend queues requests: the GPU does not run them in parallel, while Codex fires calls concurrently. probe bypasses 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.

ApproachResult

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