Автор показывает, как добавить «походы в интернет» для локально запущенных моделей в LM Studio без потери приватности, используя Model Context Protocol (MCP). Базовая проблема: LM Studio не умеет работать с вебом из коробки. Решение — связка собственного MCP-сервера для парсинга страниц и готового сервера Brave Search для поиска.

Шаг 1: создаётся минимальный FastMCP-сервер на Python (url-text-fetcher), который предоставляет две утилиты: fetch_url_text(url) (скачивает и чистит текст через BeautifulSoup) и fetch_page_links(url) (возвращает все ссылки с страницы). Проект оформляется через pyproject.toml, ставится локально (pip install -e .) и подключается в mcp.json. В интерфейсе LM Studio сервер активируется через раздел Integrations.

Шаг 2: подключается готовый MCP-сервер Brave Search на Node.js (@modelcontextprotocol/server-brave-search) через npx, с передачей BRAVE_API_KEY. Бесплатный ключ даёт до 2000 запросов в месяц и 1 запрос в секунду. Оба сервера («mcp/url-text-fetcher» и «mcp/brave-search») становятся доступными в нижней панели чата LM Studio.

• Эффект: локальные модели получают актуальные данные из веба (поиск → загрузка → извлечение текста/ссылок), при этом логи не уходят в облако.
• Практика: держать конфигурацию в mcp.json, версионировать сервер как пакет, учитывать лимиты Brave и добавить обработку ошибок/санитизацию URL.