# Serge MCP Server

> Despliega una interfaz web autoalojada para chatear con modelos LLaMA/Alpaca ejecutados localmente vía llama.cpp, sin depender de claves de API externas.

Fuente: https://skillsagentes.com/mcp/serge
Markdown: https://skillsagentes.com/mcp/serge.md

Repositorio: https://github.com/serge-chat/serge
Web: https://serge.chat
Autor: serge-chat
Licencia: Apache-2.0
Estrellas: 5708
Última versión: 0.9.0
Último push: 21 nov 2025
El repositorio está archivado: no recibe mantenimiento.

## Qué es

Serge es una interfaz de chat pensada para ejecutar modelos LLaMA con llama.cpp de forma totalmente local, sin necesidad de claves de API ni servicios externos. El frontend está hecho con SvelteKit, usa Redis para guardar el historial de chats y los parámetros, y expone una API construida con FastAPI y LangChain que envuelve las llamadas a llama.cpp a través de sus bindings de Python.

Todo el proyecto está dockerizado: se levanta con un único docker run o con docker compose, montando volúmenes para los pesos del modelo (weights) y la base de datos (datadb). Una vez arriba, la interfaz queda disponible en http://localhost:8008 y la documentación de la API en http://localhost:8008/api/docs.

La configuración se ajusta con variables de entorno como SERGE_DATABASE_URL para la cadena de conexión a la base de datos, SERGE_JWT_SECRET para cifrar los tokens de autenticación, SERGE_SESSION_EXPIRY para la duración de la sesión antes de requerir reautenticación, y NODE_ENV para el entorno de ejecución de Node.js. Requiere suficiente memoria RAM disponible para cargar el modelo, ya que de lo contrario el proceso puede fallar.

## Instalación

```bash
docker run -d --name serge -v weights:/usr/src/app/weights -v datadb:/data/db/ -p 8008:8008 ghcr.io/serge-chat/serge:latest
```

## Qué hace

- Ejecuta modelos LLaMA/Alpaca localmente usando llama.cpp sin depender de APIs externas
- Ofrece una interfaz web de chat construida con SvelteKit
- Guarda historial de chats y parámetros en Redis
- Expone una API basada en FastAPI y LangChain con documentación interactiva
- Se despliega completamente vía Docker o Docker Compose

## Cuándo usarlo

- Quieres chatear con modelos LLaMA/Alpaca de forma autoalojada sin usar claves de API de terceros
- Necesitas una interfaz web lista para usar sobre llama.cpp con backend en Docker
- Buscas una API HTTP para integrar consultas a un modelo LLaMA local en tus propias aplicaciones

## Credenciales que pide

- `SERGE_DATABASE_URL`
- `SERGE_JWT_SECRET`
- `SERGE_SESSION_EXPIRY`
- `NODE_ENV`

## Dónde encaja

- Categoría: [Herramientas para desarrolladores](https://skillsagentes.com/mcp/categorias/herramientas-desarrollo.md) — Skills que cambian cómo tu agente escribe, revisa y despliega código.
- [Todos los servidores MCP](https://skillsagentes.com/mcp.md)
- [Agent Skills](https://skillsagentes.com/skills.md)

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