lm — MCP-сервер для Claude Code: что делает и как установить
MCP-сервер передаёт отдельные задачи локальной или облачной модели через OpenAI-совместимый endpoint. Он пригодится для ревью, черновиков и другой рутинной работы.
claude mcp add --env HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL=<HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL> --env HOUTINI_LM_API_KEY=<HOUTINI_LM_API_KEY> --env HOUTINI_LM_MODEL=<HOUTINI_LM_MODEL> --env HOUTINI_LM_PROVIDER=<HOUTINI_LM_PROVIDER> --transport stdio lm -- npx -y @houtini/lmЧто делает lm
lm подключает Claude Code и другие MCP-клиенты к локальной модели, OpenAI, LiteLLM, OpenRouter или другому OpenAI-совместимому endpoint. Основной агент оставляет у себя планирование и работу с инструментами, а сервер передаёт выбранную задачу другой модели. Исходные файлы обрабатывает процесс houtini-lm, поэтому они не попадают в контекст основного агента при делегировании через code_task_files.
Сервер подходит для ревью кода, заготовок тестов, docstring, сообщений коммитов, преобразования форматов и проверки регулярных выражений. Для настройки нужны HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL, HOUTINI_LM_API_KEY, HOUTINI_LM_MODEL и HOUTINI_LM_PROVIDER; запуск выполняется через npx -y @houtini/lm. Локальный запуск обычно занимает в 3-30 раз больше времени, чем frontier-модель, поэтому схема лучше подходит для ограниченных задач, чем для всего диалога.
Какие задачи решает
- передать ревью файлов другой модели
- сгенерировать заготовки тестов и типов
- подготовить сообщение коммита или черновик changelog
- преобразовать содержимое между форматами
- проверить регулярное выражение отдельной моделью
Примеры запросов агенту
- Передай ревью файлов
src/auth.tsиsrc/session.tsчерез MCP-сервер и верни список проблем. - Попроси подключённую модель подготовить заготовки тестов для
src/parser.ts, а затем покажи результат. - Отправь другой модели проверку этой регулярного выражения и объясни найденные случаи.
Как установить lm
Командой платформы
claude mcp add --env HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL=<HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL> --env HOUTINI_LM_API_KEY=<HOUTINI_LM_API_KEY> --env HOUTINI_LM_MODEL=<HOUTINI_LM_MODEL> --env HOUTINI_LM_PROVIDER=<HOUTINI_LM_PROVIDER> --transport stdio lm -- npx -y @houtini/lmВместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
codex mcp add lm --env HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL=<HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL> --env HOUTINI_LM_API_KEY=<HOUTINI_LM_API_KEY> --env HOUTINI_LM_MODEL=<HOUTINI_LM_MODEL> --env HOUTINI_LM_PROVIDER=<HOUTINI_LM_PROVIDER> -- npx -y @houtini/lmВместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"lm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@houtini/lm"
],
"env": {
"HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL": "<HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL>",
"HOUTINI_LM_API_KEY": "<HOUTINI_LM_API_KEY>",
"HOUTINI_LM_MODEL": "<HOUTINI_LM_MODEL>",
"HOUTINI_LM_PROVIDER": "<HOUTINI_LM_PROVIDER>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"servers": {
"lm": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@houtini/lm"
],
"env": {
"HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL": "<HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL>",
"HOUTINI_LM_API_KEY": "<HOUTINI_LM_API_KEY>",
"HOUTINI_LM_MODEL": "<HOUTINI_LM_MODEL>",
"HOUTINI_LM_PROVIDER": "<HOUTINI_LM_PROVIDER>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
gemini mcp add -e HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL=<HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL> -e HOUTINI_LM_API_KEY=<HOUTINI_LM_API_KEY> -e HOUTINI_LM_MODEL=<HOUTINI_LM_MODEL> -e HOUTINI_LM_PROVIDER=<HOUTINI_LM_PROVIDER> lm npx -y @houtini/lmВместо <…> подставьте свои значения
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о lm
Как установить lm в Claude Code?
Выполните claude mcp add lm -e HOUTINI_LM_API_KEY=<HOUTINI_LM_API_KEY> -- npx -y @houtini/lm. Это добавит MCP-сервер с ключом API.
Что делает lm?
Сервер передаёт ограниченные задачи от Claude Code или другого MCP-клиента выбранной локальной либо облачной модели. Основной агент получает итог и продолжает работу.
Что нужно для подключения модели?
Для полной настройки задайте HOUTINI_LM_ENDPOINT_URL, HOUTINI_LM_API_KEY, HOUTINI_LM_MODEL и HOUTINI_LM_PROVIDER. Endpoint должен поддерживать OpenAI-совместимый API.
