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

Как настроить Qwen 3.6 Plus Preview на OpenRouter для бесплатного использования OpenClaw
Qwen 3.6 Plus Preview в настоящее время бесплатен на OpenRouter с окном контекста в 1 миллион токенов, подходит для работы с AI-агентами. Настройка включает создание аккаунта на OpenRouter, добавление провайдера в OpenClaw и конфигурацию модели.

Три ключевых навыка OpenClaw для стабильной настройки: Память, Безопасность и Обнаружение.
В посте на Reddit рекомендуется сначала установить три конкретных типа навыков OpenClaw: навык исправления памяти для предотвращения потери контекста, навык локальной проверки безопасности для поиска вредоносного кода и курируемый хаб для поиска поддерживаемых инструментов.

Руководство по настройке OpenClaw на VPS от Hostinger
Пошаговое руководство по развертыванию OpenClaw на VPS от Hostinger, подключению AI-API от OpenAI и Entropics, а также интеграции с Telegram для круглосуточной работы.

Решение проблемы "write_file не найден" в Gemini CLI при использовании OpenClaw: два необходимых исправления
Агенты OpenClaw, использующие google-gemini-cli, не могут записывать файлы (write_file / default_api_write_file отсутствует) из-за неправильного tools.profile и отсутствия флага --approval-mode auto_edit в подпроцессе. Исправление: установите profile в full и добавьте флаг через конфигурацию cliBackends.