Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Let a planning agent hand bounded language work to a local Ollama model.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
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_DIR필요한 것
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-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
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.
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.
SEZZLEE_LLM_BASE_URL envSEZZLEE_LLM_NUM_CTX envSEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS envSEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE envSEZZLEE_LLM_ROOT envSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sezzlee 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: SEZZLEE_LLM_MODEL
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.3)은 26일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.
{
"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.
Three tools. Two are read-only; local_map only adds new files to the server's own output directory.
| Tool | What it does | Key arguments |
|---|---|---|
local_task | Runs 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_map | Labels 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_status | Reports 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 |
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
| Variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
SEZZLEE_LLM_MODEL | none — required | The Ollama model name. There is no built-in default; it must be set explicitly (see Model choice). |
SEZZLEE_LLM_ROOT | working directory | Workspace root. Every file argument a tool accepts is resolved against it. |
SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR | .llm-mcp/out | Where local_map writes its output. Relative to the root, and must stay inside it. |
SEZZLEE_LLM_BASE_URL | http://127.0.0.1:11434 | Base URL of the Ollama host. |
SEZZLEE_LLM_NUM_CTX | 16384 | Context window in tokens. Must be an integer of at least 4096. |
SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE | 30m | Value forwarded to Ollama's keep_alive. |
SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS | 300000 | Timeout 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.
| Limit | Value | Why |
|---|---|---|
| Input budget | 45% of the context window | Ollama silently drops the head of an oversized prompt instead of refusing it, so the server refuses first. |
| Output budget | 40% of the context window | Caps a runaway completion; without an id-bearing schema the model was measured looping into 12,600 tokens of garbage. |
| Chars-per-token estimate | ~1.8 | Measured on Turkish text; English runs closer to 4 characters per token, so the estimate errs toward refusing rather than truncating. |
local_task files | up to 8 | Per-call file argument cap. |
local_task long input (summarize/extract) | up to 32 chunks, 1 MiB total | Other kinds refuse an over-budget input outright as input_too_large. |
| Chunk merge rounds | up to 3 | A merge that still does not fit after 3 rounds fails as input_too_large. |
local_map rows | up to 2,000 | Labelling 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 size | up to 8 MiB | Refused up front rather than timed out halfway with nothing written. |
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.fetch. That global and the node:http/net/tls family are lint-banned everywhere else.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 ..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.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).input_too_large.createSerialBackend queues requests: the GPU does not run them in parallel, while Codex fires calls concurrently. probe bypasses the queue.The measurements below are what the rules above are built on.
Four ways of getting Codex to a local model were tried; only the MCP server worked.
| Approach | Result |
|---|
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요