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LM Studio Chat Model

Last updated Sep 16, 2026

Connect n8n to LM Studio with MCP server support, designed for AI Agents. Multi-mode: native REST, OpenAI Chat Completions and Responses.

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LM Studio Chat Model

Description

n8n-nodes-lmstudio-reneworks

![npm version](https://www.npmjs.com/package/n8n-nodes-lmstudio-reneworks)
![License: MIT](./LICENSE)
![n8n community node](https://www.npmjs.com/package/n8n-nodes-lmstudio-reneworks)
![Security](./SECURITY.md)
![Tests]()
![CI](https://github.com/Reneworks/n8n-lmstudio-reneworks/actions/workflows/ci.yml)

English version (README.en.md)

Nodo de comunidad para n8n que conecta LM Studio con los AI Agents de n8n, con soporte completo para servidores MCP (Model Context Protocol) y tres modos de API.

Por que usar este nodo

  • Multi-modos: Elige entre la API nativa de LM Studio, Chat Completions OpenAI, o Responses OpenAI segun las necesidades de tu agente.
  • Tool calling: Compatible con herramientas de LangChain y MCP. Funciona en el modo nativo (MCP), Chat Completions (tools JSON) y Responses (tools JSON + MCP).
  • Streaming en tiempo real: Eventos SSE nativos: message.delta, chat.end, error.
  • Lista dinamica de modelos: Carga automaticamente los modelos descargados en LM Studio.
  • Autenticacion opcional: API key compatible con LM Studio y proveedores OpenAI.
  • Instalacion

    En tu instancia de n8n (Settings > Community Nodes):

    npm install n8n-nodes-lmstudio-reneworks
    

    O localmente:

    npm install n8n-nodes-lmstudio-reneworks
    

    Configuracion rapida

    1. Abre LM Studio y activa el Local Server (http://localhost:1234 por defecto).
    2. En n8n, agrega el nodo LM Studio Chat Model.
    3. Configura la Base URL.
    4. Selecciona el Model de la lista desplegable.
    5. Elige el API Mode segun tu caso de uso.

    Modos de API

    Native (/api/v1/chat) – Recomendado para LM Studio

    El modo nativo es el original y mas simple. Ideal para chat conversacional sin herramientas externas.

  • MCP via integrations (array JSON)
  • Historial de conversacion como texto concatenado
  • Context length configurado
  • No soporta tool calling personalizado (usa el modo Chat Completions o Responses para eso)
  • [
      {
        "type": "ephemeral_mcp",
        "server_label": "huggingface",
        "server_url": "https://huggingface.co/mcp",
        "allowedtools": ["modelsearch"]
      }
    ]
    

    Chat Completions (/v1/chat/completions)

    Compatible con la API OpenAI estandar. El mejor modo para AI Agents que necesitan tool calling con JSON.

  • Tools en formato OpenAI (convertToOpenAITool)
  • JSON mode con responseformat: { type: "jsonschema" }
  • System prompt como mensaje de sistema
  • Historial como array de mensajes
  • Streaming SSE
  • Responses (/v1/responses)

    La API de respuestas de OpenAI. Combina MCP remoto con tool calling nativo.

  • MCP remoto como herramientas tipo mcp
  • Tool calling via convertToOpenAITool
  • JSON mode con text.format: { type: "json_schema" }
  • Streaming SSE
  • Parametros

    | Parametro | Descripcion |
    |———–|————-|
    | API Mode | native, chat o responses |
    | Streaming | Habilita streaming SSE (solo chat y responses) |
    | Temperature | 0-2. Controla la aleatoriedad |
    | Max Tokens | Limite de tokens de salida |
    | Top P | Nucleo de muestreo (0-1) |
    | Top K | Limite de vocabulario |
    | Min P | Filtro de probabilidad minima |
    | Repeat Penalty | Penalizacion de repeticion |
    | Seed | Semilla para reproducibilidad |
    | Stop | Tokens de parada (separados por coma) |
    | Presence Penalty | Penalizacion por presencia |
    | Frequency Penalty | Penalizacion por frecuencia |
    | Context Length | Longitud del contexto |
    | Reasoning | Habilita razonamiento en modelos compatibles |
    | JSON Mode | Habilita modo JSON |
    | Response Schema | Schema para JSON mode |

    Ejemplo con AI Agent

    [LM Studio Chat Model] --> [AI Agent]
             |
             Base URL: http://localhost:1234
             Model: modelo-local
             API Mode: responses
             Integrations: [...]
    

    Ejemplo de Integraciones (MCP)

    [
      {
        "type": "ephemeral_mcp",
        "server_label": "huggingface",
        "server_url": "https://huggingface.co/mcp",
        "allowedtools": ["modelsearch"]
      },
      {
        "type": "plugin",
        "id": "mcp/playwright",
        "allowedtools": ["browsernavigate"]
      }
    ]
    

    Credencial (opcional)

    El nodo soporta una API key opcional para autenticacion. Si LM Studio o tu proveedor la requiere, configurala en los Credentials de n8n (LM Studio API). Si no la necesitas, deja el campo vacio.

    Funcionamiento tecnico

    El nodo actua como un wrapper de LangChain que traduce las peticiones de n8n al formato especifico de la API seleccionada:

  • Native: Maneja el historial de chat como texto concatenado y el sistema de integraciones MCP nativo.
  • Chat: Formato OpenAI estandar con tool calling y JSON mode.
  • Responses: API de respuestas de OpenAI con MCP remoto y tool calling.
  • Streaming: Eventos SSE en tiempo real para los modos chat y responses.

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Desarrollado con ❤️ para la comunidad de n8n.
Visita mi web: reneworks.mx