Lm

🚀 Houtini LM - 带有专家提示库和自定义提示功能的LM Studio MCP服务器

Houtini LM是一款强大的MCP服务器，它将Claude与LM Studio相连接，能为代码分析、代码生成和创意实现提供有力支持。借助专业的提示库，它可以实现代码分析、专业文档生成和创意项目搭建，并且所有操作都能在本地运行，无需支付API费用。无论是开发者、编码爱好者还是创意工作者，都能从中受益。

🚀 快速开始

安装完成后，只需使用自然语言向Claude发起提示即可：

使用houtini-lm分析C:/my-project/src/UserAuth.js的代码质量

使用houtini-lm为我位于C:/components/Dashboard.jsx的React组件生成全面的单元测试

使用houtini-lm创建一个名为“Event Manager”的WordPress插件，包含自定义文章类型和管理界面

使用houtini-lm审核我位于C:/themes/my-theme的WordPress主题的安全性

使用houtini-lm创建一个带有太空主题和霓虹色彩的CSS艺术生成器项目

使用houtini-lm将我的JavaScript文件转换为启用严格模式的TypeScript文件

使用houtini-lm为支持暗模式的定价卡片生成响应式HTML组件

✨ 主要特性

Houtini LM通过将详细的分析任务卸载到本地或公司网络中的LM Studio，同时让Claude专注于策略制定和复杂问题解决，从而节省Claude的上下文窗口。可以将其视为一个永远不会耗尽令牌的智能编码助手。

适用于以下场景：

• 🔍 代码分析 - 深入洞察代码质量、安全性和架构
• 📝 文档生成 - 根据代码分析生成专业文档
• 🏗️ 项目搭建 - 构建完整的应用程序、主题和组件
• 🎮 创意项目 - 开发游戏、CSS艺术和交互式体验
• 🛡️ 安全审计 - 确保符合OWASP标准并检测漏洞

📦 安装指南

1. 安装依赖项

# 克隆仓库
git clone https://github.com/houtini-ai/lm.git
cd lm

# 安装Node.js依赖项
npm install

2. 配置Claude Desktop

将以下内容添加到Claude Desktop配置文件中： Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "houtini-lm": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/houtini-lm/index.js"],
      "env": {
        "LLM_MCP_ALLOWED_DIRS": "C:/your-projects,C:/dev,C:/websites"
      }
    }
  }
}

3. 启动LM Studio

1. 启动LM Studio。
2. 加载一个模型（建议使用参数为13B及以上的模型以获得最佳效果）。
3. 在ws://127.0.0.1:1234启动服务器。
4. 验证模型已准备好并能正常响应。

4. 验证安装

重启Claude Desktop，然后使用以下命令进行测试：

使用houtini-lm健康检查来验证一切是否正常工作

💻 使用示例

基础用法

# 示例代码保持不变
Use houtini-lm to analyse the code quality in C:/my-project/src/UserAuth.js

高级用法

# 高级场景说明：使用houtini-lm进行更复杂的项目分析，如多文件项目的架构分析
Use houtini-lm to conduct a comprehensive architecture analysis of the multi - file project in C:/my - enterprise - project

📚 详细文档

完整指南如下：

• 分析功能指南 - 涵盖所有17种分析工具
• 生成功能指南 - 介绍所有10种创建工具
• 创意功能指南 - 包含游戏和艺术工具
• 系统功能指南 - 介绍实用工具和诊断功能
• 完整用户指南 - 提供全面的使用手册

🔧 技术细节

可用功能

🔍 分析功能（17个函数）

• analyze_single_file - 深度代码分析和质量评估
• count_files - 以美观的Markdown树形式展示项目结构
• find_unused_files - 检测死代码并进行风险评估
• security_audit - 确保符合OWASP标准并进行漏洞扫描
• analyze_dependencies - 检测循环依赖和未使用的导入
• 还有12种更专业的分析工具...

🛠️ 生成功能（10个函数）

• generate_unit_tests - 生成包含框架模式的全面测试套件
• generate_documentation - 根据代码分析生成专业文档
• convert_to_typescript - 将JavaScript转换为具有类型安全的TypeScript
• generate_wordpress_plugin - 创建完整的WordPress插件
• generate_responsive_component - 生成可访问的HTML/CSS组件
• 还有5种生成工具...

🎮 创意功能（3个函数）

• css_art_generator - 生成纯CSS艺术和动画
• arcade_game - 创建完整的可玩HTML5游戏
• create_text_adventure - 构建具有分支故事的交互式小说

⚙️ 系统功能（5个函数）

• health_check - 验证与LM Studio的连接
• list_functions - 查看所有可用功能
• resolve_path - 进行路径分析并提供建议
• 还有2种系统实用工具...

上下文窗口管理

Houtini LM实现了智能上下文窗口管理，以最大限度地提高本地语言模型的效率，同时确保能够可靠地处理大文件和复杂的分析任务。

动态上下文分配

自适应上下文利用：与具有硬编码令牌限制的系统不同，Houtini LM会动态检测模型的上下文窗口，并分配95%的可用令牌以实现最佳性能：

// 从加载的模型中检测上下文长度
const contextLength = await model.getContextLength(); // 例如，16384个令牌

// 动态分配 - 利用率为95%
const responseTokens = Math.floor(contextLength * 0.95); // 可用15565个令牌

优点：

• ✅ 最高效率 - 不浪费上下文空间
• ✅ 模型无关性 - 适用于任何上下文大小（4K、16K、32K+）
• ✅ 面向未来 - 自动适应更大的模型

三阶段提示系统

Houtini LM使用一种复杂的提示架构，将关注点分离以实现最佳的令牌管理： 阶段1：系统上下文 - 专家角色和分析方法
阶段2：数据负载 - 你的代码、文件或项目内容
阶段3：输出指令 - 结构化的响应要求

┌─────────────────────┐
│   系统上下文   │  ← 专家角色、方法
├─────────────────────┤
│   数据负载     │  ← 你的文件/代码（必要时进行分块）
├─────────────────────┤
│ 输出指令 │  ← 响应格式、要求
└─────────────────────┘

智能处理：

• 小文件 → 单阶段执行以提高速度
• 大文件 → 自动分块并进行连贯聚合
• 多文件项目 → 优化批量处理

自动分块功能

当文件超过可用上下文空间时，Houtini LM会自动对内容进行分块，同时保持分析质量： 智能分块特性：

• 🔍 自然边界 - 在逻辑部分进行分割，而非任意点
• 🔄 上下文保留 - 保持各分块之间分析的连续性
• 📊 智能聚合 - 将分块结果合并为连贯的报告
• ⚡ 性能优化 - 尽可能进行并行处理

示例分块过程：

大文件 (50KB) → 上下文分析 → 超出限制
    ↓
分割成3个逻辑分块 → 处理每个分块 → 聚合结果
    ↓
单个综合分析报告

超时配置

Houtini LM使用120秒超时（2分钟），以适应低性能系统上的深入分析： 为什么需要延长超时时间：

• 🔍 复杂分析 - 安全审计、架构分析和全面代码审查需要时间
• 💻 系统兼容性 - 在旧硬件和资源受限的环境中可靠运行
• 🧠 模型处理 - 较大的本地模型（13B - 33B参数）需要更多推理时间
• 📊 质量优先 - 全面的报告值得等待

超时指南：

• 简单分析 (100行)：15 - 30秒
• 中等文件 (500行)：30 - 60秒
• 大文件 (1000+行)：60 - 120秒
• 多文件项目：90 - 180秒

性能提示：

• 使用更快的模型（13B vs 33B）以获得更快的响应
• 在LM Studio中启用GPU加速以提高性能
• 适当使用analysisDepth="basic"以获得更快的结果

内存效率

智能缓存：缓存结果以防止重复处理
资源管理：处理完成后自动清理大上下文
流式响应：逐步输出结果以提供更好的用户体验

这种架构确保Houtini LM能够处理从小型实用函数到整个企业代码库的所有内容，同时在不同的硬件配置下保持一致的质量和性能。

推荐设置

专业开发环境：

• CPU：8核或更高（用于本地大语言模型处理）
• RAM：32GB（24GB用于模型，8GB用于开发）
• 存储：具有100GB以上可用空间的SSD
• 模型：Qwen2.5 - Coder - 14B - Instruct或类似模型

性能提示：

• 使用参数为13B及以上的模型以获得专业级的结果
• 配置LLM_MCP_ALLOWED_DIRS以包含你的项目目录
• 安装Desktop Commander MCP以支持完整的文件操作
• 保持LM Studio运行并加载模型以实现即时响应

版本历史

版本1.0.0（当前版本）

• ✅ 完整的功能库（35+个函数）
• ✅ 专业的文档系统
• ✅ 特定于WordPress的工具和审计功能
• ✅ 创意项目生成器
• ✅ 全面的安全分析
• ✅ TypeScript转换和测试生成
• ✅ 跨文件集成分析

📄 许可证

MIT许可证 - 可自由用于个人和商业项目。详情请参阅LICENSE。

贡献说明

我们欢迎贡献！请参阅我们的贡献指南以了解以下方面的详细信息：

• 代码标准和模式
• 测试要求
• 文档更新
• 问题报告

支持途径

• 问题反馈：GitHub Issues
• 讨论交流：GitHub Discussions
• 文档查阅：docs/目录下的完整指南

准备好为你的开发工作流程加速了吗？ 安装Houtini LM，借助无限的本地AI辅助开始构建令人惊叹的项目吧。

为那些思路清晰但不想在成本上过于昂贵的开发者打造