Come aggiungere strumenti MCP a LM Studio su Mac (locale)

Quando l’intero stack resta locale

LM Studio esegue LLM open source localmente sul Mac. LMCP è un server MCP locale che consente a un’IA di accedere alle vere app del Mac. Con un modello sul dispositivo e integrazioni esclusivamente locali, l’inferenza del modello e l’esecuzione degli strumenti LMCP restano sul Mac, senza IA cloud né chiavi API. I servizi connessi come Teams o OneDrive possono sincronizzare o ricevere i dati richiesti secondo le proprie condizioni, e qualsiasi provider di IA o integrazione basati sul cloud selezionati possono ricevere i contenuti richiesti per quell’attività. Chiedi a LM Studio di leggere le email, controllare il calendario o cercare in Messages: agirà sulle app reali:

• “Riassumi le mie email non lette”
• “Cosa c’è oggi nel mio calendario?”
• “Trova l’iMessage in cui Ana ha inviato l’indirizzo”

Passaggio 1: installa LMCP

Scarica l’app (macOS 13+, Apple Silicon e Intel). LMCP si avvia nella barra dei menu.

curl -fsSL 'https://local-mcp.com/install?ref=guide-lm-studio-mac' | bash

Passaggio 2: aggiungi LMCP a LM Studio

LM Studio carica i server MCP da ~/.lmstudio/mcp.json. Aprilo nell’app: nella barra laterale destra passa alla scheda Program, fai clic su Install → Edit mcp.json e aggiungi LMCP sotto mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "local-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "local-mcp@latest"]
    }
  }
}

Salva il file: LM Studio carica automaticamente il server. (LM Studio usa npx per avviarlo, quindi devi avere Node.js installato.)

Passaggio 3: abilitalo e provalo

Assicurati che il server local-mcp sia attivo, carica un modello che supporti gli strumenti, avvia una chat e chiedi:

List my email accounts

LM Studio chiama lo strumento sul Mac e restituisce il risultato. Con un modello sul dispositivo e solo integrazioni locali, il flusso resta sul Mac; i servizi connessi possono comunque sincronizzare o ricevere dati secondo le proprie condizioni.

Risoluzione dei problemi

Il server non si avvia — assicurati che l’app LMCP sia aperta (icona nella barra dei menu) e che npx sia nel PATH (installa Node.js).

Il modello non chiama gli strumenti — scegli un modello che supporti le chiamate a strumenti o funzioni; non tutti i modelli locali lo fanno.