The clutor command and local server: plan whether a model fits your machine, inspect GGUF files, simulate expert streaming, run a sandboxed coding agent, and serve an OpenAI- and Ollama-compatible API
{ "mcpServers": { "clutor-cli": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@clutor/[email protected]" ] } }}Alimenter votre agent
La commande propre à l'éditeur. Ce n'est pas un endpoint PlugMCP.
Host a copy with our keys and logs.
npx -y @clutor/[email protected]Claude Code n'a pas de lien d'installation pour une commande locale. Copiez la commande ci-dessous et exécutez-la dans un terminal.
claude mcp add clutor-cli -- npx -y @clutor/cli@0.3.1À exécuter dans un terminal.
{ "mcpServers": { "clutor-cli": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@clutor/[email protected]" ] } }}claude_desktop_config.json
URL distante ou commande sur votre machine ? Ce qui distingue les deux installations
Exécuter sur PlugMCP
A new server you create. It is not this listing's official endpoint. Use the publisher install when you want their URL and their credentials.
LancerVue d'ensemble
The clutor command and local server: plan whether a model fits your machine, inspect GGUF files, simulate expert streaming, run a sandboxed coding agent, and serve an OpenAI- and Ollama-compatible API on localhost in front of llama.cpp.
Outils
Pas encore de liste d'outils. Les serveurs distants en obtiennent une après le premier contrôle d'état.
FAQ
Copiez sur cette page la configuration stdio pour Cursor, Claude Desktop, Claude Code ou VS Code. Elle utilise l'installation de l'éditeur, pas un proxy PlugMCP.
Aucune variable d'environnement requise n'est indiquée sur cette fiche.
@clutor/cli s'exécute en local via stdio.
Dernière vérification : 2026-11-10. The clutor command and local server: plan whether a model fits your machine, inspect GGUF files, simulate expert streaming, run a sandboxed coding agent, and serve an OpenAI- and Ollama-compatible API on localhost in front of llama.cpp.
De l'éditeur
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The clutor command and local server: plan whether a model fits your machine, inspect GGUF files, simulate expert streaming, run a sandboxed coding agent, and serve an OpenAI- and Ollama-compatible API on localhost in front of llama.cpp.