Ctrl K
ComunidadGuías…
GITHUB · ANALIZADO

lmrelay

Proxy autenticado en Python para Ollama local y proveedores externos. Resuelve la falta de auth nativa de Ollama permitiendo acceso remoto seguro mediante tokens y unificando endpoints con prefijos de ruta.

Ficha actualizada 25 sept 2026, 9:24 · upstream 25 sept 2026, 9:11 · release 0.0.8

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
00

Qué es lmrelay

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

lmrelay es una herramienta que actúa como proxy HTTP credenciado junto a una instalación local de Ollama. Su propósito principal es habilitar el acceso remoto al servidor local sin modificar su configuración systemd o añadir proxies inversos complejos, instalándose simplemente vía pip. El software utiliza FastAPI y Python 3.11+ para gestionar la comunicación, escuchando en un puerto distinto (por defecto 11435) mientras deja Ollama en su estado original (11434).

La arquitectura permite redirigir solicitudes a proveedores externos como OpenAI, Anthropic o DeepSeek mediante prefijos de ruta específicos. Incluye gestión nativa de autenticación con tokens Bearer, límites de tasa configurables por cliente y persistencia de estado en archivos JSON. Es compatible con sistemas operativos Linux, macOS y Windows, aunque la ejecución en segundo plano requiere gestores de procesos como systemd o launchd.

CASOS DE USO
  • Acceso remoto seguro a Ollama local desde clientes externos sin exponer el puerto nativo
  • Unificación de endpoints para modelos locales y proveedores cloud bajo un mismo proxy
  • Implementación de límites de tasa (rate limiting) para proteger recursos locales o evitar abusos
  • Gestión centralizada de credenciales para múltiples LLMs en una sola configuración
  • Redirección transparente de tráfico entre dialectos API (OpenAI vs Anthropic)
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporte nativo para FastAPI y Python 3.11 con bajo consumo de recursos
  • Autenticación mediante tokens Bearer configurables por proveedor
  • Capacidad de redirigir tráfico a múltiples upstreams (Ollama, OpenAI, Anthropic, Grok)
  • Gestión de límites de tasa concurrentes y temporales integrada en la configuración
  • Persistencia de estado en archivos JSON para supervivencia ante reinicios
PRECAUCIONES
  • No incluye Dockerfile ni soporte nativo para orquestación con Docker Compose
  • Requiere Python 3.11 o superior, lo que limita entornos más antiguos
  • En Windows, la ejecución en segundo plano (serve) no soporta os.fork y requiere consola
  • Los tokens generados pueden quedar expuestos en el historial del shell si no se usan variables seguras
  • La autenticación está desactivada por defecto para evitar bloqueo accidental al instalar
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

lmrelay routes clients to a local Ollama or to a hosted provider
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Instalar vía pip y ejecutar lmrelay enable para gestionar el proceso con systemd o launchd. Configurar autenticación explícitamente tras la instalación inicial. Exportar configuración antes de migrar entornos usando lmrelay export. Evitar exponer el puerto 11435 sin activar credenciales en producción.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
FastAPIPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
1143511434
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.