Настройка MCP-серверов в веб-интерфейсе llama-server: практическое руководство

В llama-server недавно добавили поддержку MCP (Model Context Protocol), и пользователь Reddit задокументировал точные шаги для её настройки в веб-интерфейсе. Это руководство предоставляет конкретные инструкции по настройке для разработчиков, которые хотят интегрировать MCP-серверы со своей локальной копией llama-server.
Требования к настройке
Сначала убедитесь, что установлен uv. В руководстве есть ссылка на официальную документацию по установке: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/.
Файл конфигурации
Создайте файл config.json в выбранной вами директории с определениями MCP-серверов. В примере указаны три сервера:
{
"mcpServers": {
"time": {
"command": "uv",
"args": ["run", "mcp-server-time", "--local-timezone=America/Chicago"]
},
"fetch": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-fetch"]
},
"ddg-search": {
"command": "uvx",
"args": ["duckduckgo-mcp-server"]
}
}
}
Запуск прокси
Из той же директории выполните эту команду:
uvx mcp-proxy --named-server-config config.json --allow-origin "*" --port 8001 --stateless
При запуске этой команды отображается имя каждого MCP-сервера. Вам нужно заменить sse в конце каждого URL на mcp, чтобы серверы работали в веб-интерфейсе llama-server.
Пример: Измените http://127.0.0.1:8001/servers/time/sse на http://127.0.0.1:8001/servers/time/mcp
Настройка веб-интерфейса
В веб-интерфейсе llama-server перейдите в Настройки → MCP → Добавить новый сервер и добавьте каждый сервер из вашей конфигурации. Например:
http://127.0.0.1:8001/servers/time/mcphttp://127.0.0.1:8001/servers/fetch/mcphttp://127.0.0.1:8001/servers/ddg-search/mcp
Нажмите Добавить, чтобы завершить добавление каждого сервера, затем включите переключатель для его активации. Настроенные MCP-серверы теперь должны работать в веб-интерфейсе llama-server.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Запись на Reddit: Разработчикам нужны лучшие практики работы с ИИ, а не просто лучшие инструменты
В посте на Reddit утверждается, что недовольство разработчиков инструментами ИИ для написания кода проистекает из плохих практик составления промптов, а именно из использования «сырых промптов» без контекста или структуры. Автор рекомендует использовать каркасы, такие как CLAUDE.md, и структурированные рабочие процессы для получения готового к производству кода от Claude.

Устранение неполадок OpenClaw: Минималистский метод сброса
Пользователь Reddit делится пятишаговым методом исправления нестабильных настроек OpenClaw, включающим удаление всех навыков, переход на Claude Sonnet, очистку сессий, упрощение SOUL.md и тестирование с базовыми командами.

Как праздный агент сжигал 50 млн токенов в день – и как это исправить
Простаивающий агент OpenClaw сжег 50M токенов в день из-за heartbeat-пингов с раздутой сессией. Пользователь Reddit рассказывает, как отследил утечку и исправил её настройками конфигурации.

Сократите затраты на токены на 95% с помощью семи техник оптимизации OpenClaw
Подробное руководство, описывающее семь методов снижения потребления токенов AI-агентами на 95%+, включая древовидные загрузочные файлы, автосжатие AI, перенос задач на локальную модель и фоновые задачи CPU по расписанию.