LocalHarness CLI
LocalHarness запускает агентов на локальных моделях через vLLM, llama.cpp, Ollama или LM Studio, с YAML-агентами и проверкой прав
- 69 ★ репозитория
- Последний коммит
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Агенты запускают инструменты и серверы MCP на вашей машине, а часть плагинов открывает доступ к браузеру и сети
- Мобильный плагин выставляет страницу управления агентом, которая принимает команды с телефона
Установка
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/localharnessОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Агенты запускают инструменты и серверы MCP на вашей машине, а часть плагинов открывает доступ к браузеру и сети
- Мобильный плагин выставляет страницу управления агентом, которая принимает команды с телефона
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
LocalHarness — открытая самохостинговая обвязка для агентов на локальных языковых моделях. Она подключается к модели по совместимому с OpenAI API (vLLM, llama.cpp, Ollama, LM Studio) или сама запускает ее. Команда `localharness start` находит модель на машине или дает загрузить загрузить, подбирает пресет запуска и сохраняет ваш выбор. Размер запуска считается по файлам модели: читаются окна контекста, по таблице тензоров GGUF оценивается запуск llama.cpp, эксперты MoE уходят в оперативную память, если не помещаются в GPU. Агенты описываются в YAML, лежат в `.localharness/agents/` проекта или в домашней папке и получают инструменты, серверы MCP и общую проверку прав перед каждым вызовом. Агент, читающий чужое содержимое, например веб-страницу или ответ MCP, не получает инструментов, которые меняют машину. Память хранится в SQLite, аккаунта и телеметрии нет. Плагины включаются командой `localharness plugins enable`: картинки через ComfyUI, мобильная страница, диспетчеризация, автоисследование и браузер.
Для кого. Тем, кто держит у себя модели через Ollama, llama.cpp, vLLM или LM Studio и хочет запускать на них агентов с инструментами и контролем прав.
Подходит, если
- Модель уже крутится локально, и к ней нужны агенты с инструментами и MCP
- Не ясно, какой запуск llama.cpp поместится на этой машине и с каким окном контекста
- Агент читает веб-страницы, и ему нельзя выдавать инструменты, меняющие файлы
- Агентов нужно описывать YAML-файлами и хранить в проекте
- Нужна память без внешнего аккаунта и телеметрии
Не подходит, если
- Вы работаете с облачными моделями Claude или GPT: обвязка рассчитана на локальные
- Нет Python 3.12 или uv, и поставить их нельзя
- Нужен готовый плагин для Claude Code: это отдельная самостоятельная обвязка
Пример запроса к агенту
Запусти localharness start, выбери локальную модель и создай агента-ревьюера, у которого есть только чтение файловОграничения
Нужны Python 3.12 или новее и `uv`. Работает с четырьмя рантаймами: vLLM, llama.cpp, Ollama и LM Studio, а подтверждение на реальном железе сделано на DGX Spark. Модель, которая нигде не помещается, запуск откажется выполнять. Температура по умолчанию не отправляется, и действуют настройки сервера. Плагин изображений требует ComfyUI, а `plugins enable` пишет `overrides.yaml` и не трогает `config.yaml`. Мобильное приложение и память с эмбеддингами ставятся дополнительными пакетами в `localharness[embeddings,mobile]`.
Как отключить. Выполните `uv tool uninstall localharness`. Данные лежат в `~/.localharness` и удаляются вручную, плагины выключаются через `localharness plugins disable`.
Частые вопросы
Как поставить LocalHarness?
Выполните `uv tool install 'localharness[embeddings,mobile]'`, затем `localharness start`. Сервер модели заранее запускать не обязательно.
Какие рантаймы поддерживаются?
vLLM, llama.cpp, Ollama и LM Studio. Агенты, инструменты, проверка прав и плагины одинаковы на всех четырех.
Как описывается агент?
YAML-файлом в `.localharness/agents/` проекта или в `~/.localharness/agents/`. Файл проекта выигрывает при совпадении имен.
Уходят ли данные наружу?
По умолчанию нет: память в SQLite, журналы и результаты замеров остаются на диске, аккаунта и телеметрии нет.
Как включить плагин?
Командой `localharness plugins enable <имя>`, например `image` с адресом ComfyUI. Внутри сессии доступна `/plugins enable <имя>`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыllmman запускает Claude Code, Codex и OpenCode на локальной или облачной модели одной командой, модели хранит как образы OCI
MCP-сервер Harness: один агент запускает другие сеансы Claude Code и Codex на вашем компьютере, ждет их, читает ответы и закрывает
Late — кодовый ИИ-агент на Go в одном бинарнике: оркестратор планирует, одноразовые субагенты пишут и ищут, работает с llama-server и облачными моделями
CLI запускает LLM-агентов в Minecraft через Mineflayer: добыча, постройки, бой и чат, сессии переживают перезапуск
CLI, который держит существующего агента на длинной задаче: планирует шаг, выполняет его, проверяет результат в реальной среде и сохраняет прогресс
lilbee запускает локальные модели на нескольких GPU и дает агентам MCP-поиск по вашим файлам с цитатой файла и строки
Коротко о README
README подает проект как обвязку агентов для локальных моделей и объясняет, чем она занимается: размером запуска, сервером модели, приватностью и правами. Затем быстрый старт, описание агентов в YAML, таблица рантаймов и таблица плагинов с командами включения.