Context7
Up-to-date docs for AI agents
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.
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
LOCAL_DELEGATE_BASE_URL env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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
入力が必要なもの:LOCAL_DELEGATE_API_KEY
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
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.
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。
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/.
*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.*
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.
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
mcpsin 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
(oupdate). 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 doctornombra los que sigan puestos (hasta la 0.40.x) y
local-delegate updatemigra los que puede. Volver a una versión anterior no está soportado. La
tabla completa está en el CHANGELOG.
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:
http://127.0.0.1:11434/v1.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).
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
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