Claude
连接Claude与本地LM Studio，实现模型对比与双向通信的MCP工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Claude。 它的用途是：连接Claude与本地LM Studio，实现模型对比与双向通信的MCP工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/claude-claude-lmstudio-bridge-v2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请用我本地LM Studio里名为‘my-local-llama’的模型，总结一下这段技术文档的要点。”，它会通过Bridge_V2将文档发送给你的本地模型，获取总结结果后，再整合回对话中呈现给你。你还可以接着说：“现在用Claude你自己，基于这个总结，生成一个Python示例代码。”，从而轻松完成两种模型的协作与对比。
介绍
LMStudio - Bridge_V2 解决了在线大语言模型（如Claude）与本地部署的模型（通过LM Studio运行）之间无法便捷交互和对比的问题。它作为一个MCP（Model Context Protocol）工具，在两者之间架起了一座桥梁。
用户通过安装并配置此Skill，可以在Claude等AI助手中，直接调用本地LM Studio中运行的模型进行推理，或将任务分发给本地模型处理，同时也能将本地模型的结果带回Claude的对话上下文中。这实现了在线模型与本地模型的“双向通信”。
该Skill非常适合那些既希望利用Claude强大能力，又需要结合本地模型进行隐私计算、成本控制或特定模型能力验证的开发者、研究人员和技术爱好者。他们可以在同一个工作流中无缝切换或组合使用不同模型。
使用前请确保本地已安装并运行LM Studio，并正确配置了MCP服务器。注意网络连通性和模型加载状态，初次使用可能需要根据文档进行端口和模型名称的配置。
核心特点
核心区别在于它不仅支持从Claude向本地LM Studio发送请求，还支持将本地模型的响应或生成内容带回Claude的对话流，实现了真正的双向交互与模型效果对比，而非单向调用。
注意事项
不适合没有本地运行LM Studio环境或对MCP协议配置不熟悉的用户。
常见问题
如何检查Bridge_V2是否成功连接了本地LM Studio？
可以在Claude中尝试向本地模型发送一个简单测试请求，观察LM Studio的服务器日志是否有接收和处理记录。
使用这个Skill需要付费吗？
Skill本身是开源工具，但使用Claude和本地模型可能涉及各自相关的费用或资源消耗。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/claude-claude-lmstudio-bridge-v2/raw/index.md 读取 Claude 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/claude-claude-lmstudio-bridge-v2/raw/index.md（查看排版版本）