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

Local Delegate

作者:ZahiriNatZukeバージョン 0.49.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.ZahiriNatZuke/local-delegate

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

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:LOCAL_DELEGATE_API_KEY

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: LOCAL_DELEGATE_BASE_URL, LOCAL_DELEGATE_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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": {
    "local-delegate": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "local-delegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "LOCAL_DELEGATE_BASE_URL": "your-value",
        "LOCAL_DELEGATE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

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

  • 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 秘密 env
    Bearer token for the endpoint, if it requires one.

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7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 ZahiriNatZuke 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7256件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7256件のうち94%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7256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

Local Delegate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:LOCAL_DELEGATE_API_KEY

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(0.49.0)がレジストリに届いたのは一昨日です。

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Python (uv)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。

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.

ToolQué haceRol de modelo (default)
local_summarizeResume texto o archivo; focus opcional para decir qué conservar (p. ej. «cifras de configuración»)mecánico / largo (auto)
local_classifyDevuelve UNA etiqueta de una listamecánico
local_extractExtrae 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 pidamecánico / largo (auto)
local_boilerplateGenera código desde una spec y lo escribe en `target`; devuelve solo un recibocódigo
local_delegateEscape genérico texto→textomecánico (o el que pases)
local_lint_summaryResume logs de lint/tests/CImecánico / largo (auto)
local_commit_msgMensaje de commit desde un diff; con path toma el idioma del repo y avisa si no pudocódigo
local_translateTraduce texto o archivomecánico / largo (auto)
local_explain_codeExplica código en prosa; con path y pregunta avisa de líneas citadas dudosas y de una premisa que el código no sostienecódigo
local_describe_imageDescribe una imagen o responde una pregunta sobre ella (imagen→texto)visión
local_statusDiagnóstico 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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く