ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Sezzlee Local LLM

โดย sezzleeรุ่น 0.1.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.sezzlee/llm

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SEZZLEE_LLM_MODEL

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: 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

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "llm": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sezzlee/llm-mcp"
      ],
      "env": {
        "SEZZLEE_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add llm --env SEZZLEE_LLM_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_NUM_CTX='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_ROOT='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @sezzlee/llm-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "llm": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sezzlee/llm-mcp"
      ],
      "env": {
        "SEZZLEE_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "llm": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sezzlee/llm-mcp"
      ],
      "env": {
        "SEZZLEE_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • SEZZLEE_LLM_MODEL จำเป็น 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

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sezzlee ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7243 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 59% ของอีก 7243 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7243 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sezzlee Local LLM ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SEZZLEE_LLM_MODEL

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.3) เข้า registry 26 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx