選んだローカルモデルを、作業の相棒に。

LM Studioでモデルを選び、Developerタブでサーバーを起動。そのモデルへSenteから依頼する入口を追加しました。

モデル選びはLM Studio、作業の入口はSente
teai登録不要の専用接続コマンド。te lmstudio connectで設定し、runで依頼します。推論費用や利用条件は接続先に従います。

接続して、最初の作業を渡す

Python 3とSente本体が必要です。既存利用者はte update。新規インストールは次のコマンドでteaiキー入力をスキップできます。macOS / Linuxのシェル向けです。

curl -fsSL https://teai.io/te | sh -s -- --gateway

LM StudioのDeveloperタブでローカルサーバーを起動します。ツール呼び出し対応モデルをロードし、画面に出るモデル識別子をYOUR_MODEL_IDへ入れてください。サーバーのコンテキスト長も確認します。

te lmstudio connect --model YOUR_MODEL_ID --context 32768 --output 4096
te lmstudio run "READMEを読み、プロジェクトの構成を説明して"

既定URLはhttp://127.0.0.1:1234/v1。ローカルの認証なしサーバーならキー不要です。LM Studioで認証を有効にしている場合はLM_STUDIO_API_KEYを環境変数に設定してください。サーバーのポートを変更している場合はconnectの直後にベースURLを渡せます。

対話画面はte lmstudio tui。まずは読み取りの依頼から始め、修正を頼むときは「対象・期待する動作・テスト手順」を添えると、結果を確認しやすくなります。

何を確認したか

ローカルHTTPテストで、キーなしのモデル一覧取得、LM Studio用の接続設定、プロファイル分離を確認しました。確認時、このMacのLM Studioサーバーは稼働していませんでした。

実LM Studioへの生成・ツール呼び出しは未検証です。OpenAI互換APIの公式仕様と接続設定のテストをもとに実装しています。モデルが返すツール呼び出しの精度やロード済みコンテキスト長も実行結果に影響します。

接続先ごとに、設定を分ける

te lmstudio status  # 接続先・選択モデルを確認
te lmstudio config  # キーを含まない設定JSON
te lmstudio --help

プロファイルは~/.config/teai/lmstudio/connection.jsonへ保存します。APIキーは保存せず、必要な場合に環境変数から読みます。モデル変更時はconnectを再実行してください。

専用のグローバル設定で起動するため、通常のteのモデル設定は変更しません。個人用の外部プラグインは読み込まず、プロジェクトの指示・設定は有効です。モデルの推論先を指定する機能で、MCPやコマンドの外部通信を制限する機能ではありません。

このクライアントの独自モデル表示額は、請求額の根拠にはできません。料金・使用量は接続先で確認してください。モデル一覧から全モデルのツール対応や上限を自動判定せず、選択したモデルだけを実行設定に登録します。

次に試すなら

READMEを読み、テスト実行に必要なコマンドを教えて。
まだファイルは変更しないで。

一件ずつ、実行結果を見ながら。接続先の選択と、仕事の完了をつなぐための小さな入口です。

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LM Studio 公式仕様 · LiteLLM編

Ollama · OpenRouter · Cloudflare AI Gateway · Vercel AI Gateway

LM Studio + Sente

Start the local server in LM Studio’s Developer tab, load a tool-capable model and copy its exact model identifier. The default endpoint is http://127.0.0.1:1234/v1. Unauthenticated loopback servers need no key; set LM_STUDIO_API_KEY if server authentication is enabled. We verified the connection configuration and no-key catalog behavior with a local HTTP fixture. The real LM Studio server was not running, so generation and tool use remain unverified.

Install Python 3 and Sente with curl -fsSL https://teai.io/te | sh -s -- --gateway, or update using te update. Use the commands above, replacing model IDs/account IDs as needed. Token limits are examples: check both the model specification and server configuration.

Use te lmstudio run "Read the README and explain how to run tests" or te lmstudio tui. No teai account is required. API keys are read from environment variables and never saved to the connection profile. Inference follows your provider's billing and access policies.

macOS is the tested client platform; Windows PowerShell support is not included. External plugins are disabled in this dedicated mode, but project configuration and tools remain active. Gateway presets are not a network sandbox. Full end-to-end behavior beyond the evidence stated above remains unverified.