프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Sezzlee Local LLM

제작자: sezzlee버전 0.1.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.sezzlee/llm

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억
  • 입력해야 할 값: SEZZLEE_LLM_MODEL

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: 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

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • SEZZLEE_LLM_MODEL 필수 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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 sezzlee 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7246개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7246개 중 58%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7246개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Sezzlee Local LLM, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: SEZZLEE_LLM_MODEL

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.3)은 26일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

@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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기