> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://comfyui-mcp.artokun.io/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Yerel LLM'ler ve diğer ajanlar

> Hermes Agent, OpenClaw ve Copilot CLI için birinci sınıf destek — artı yerel (Ollama) ya da barındırılan bir modeldeki herhangi bir MCP istemcisi. Tek komutluk kurulum ve ~200 araç şemasını 3 meta araca indiren kompakt araç kipi.

comfyui-mcp standart bir stdio MCP sunucusudur; bu yüzden **MCP yetenekli
herhangi bir ajan onu sürebilir** — yalnızca Claude Code değil. Bu sayfa
birinci sınıf desteklediğimiz koşumları (**Hermes Agent, OpenClaw, Copilot
CLI**), modelinizin getirmesi gerekenleri ve küçük/yerel modelleri yaşatır
kılan **kompakt araç kipini** kapsar.

## Model gereksinimleri

Getirdiğiniz model hakkında kendinize karşı açık olun. *Tam* deneyim için asgari
şart **araç çağırma + düşünme + görüş** olan bir modeldir:

| Yetenek                                | O olmadan                                                                                                                                                                                                               |
| -------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Araç çağırma** (yerel işlev çağırma) | **Çalışmaz.** Her comfyui-mcp eylemi bir araç çağrısıdır. Bazı koşumlarda istemle öykünen araç çağırma teknik olarak çalışır, ama güvenilirlik çöker — desteklenmiyor sayın.                                            |
| **Düşünme / akıl yürütme**             | Çalışır, bozulmuş. Çok adımlı zincirler (araç seç → şema getir → argüman kur → hatalardan kurtul) belirgin biçimde kötüleşir; ajanın yeniden istem / dürtme ihtiyacı bekleyin.                                          |
| **Görüş**                              | Çalışır, bozulmuş. Ajan üretebilir ama *göremez* — `get_image (action:"view")` eleştiri döngüleri, `get_workflow (action:"from_image")` ve görsel karşılaştırmalar kullanılamaz, bu yüzden kendi çıktılarında kör uçar. |

Tam şarta uyan barındırılan modeller aylık değişir — bir listeye güvenmek
yerine sağlayıcınızın model kartında üç yeteneği denetleyin. 2026 ortası
itibarıyla: **Xiaomi MiMo-V2.5** (görüş + araçlar + uzun bağlam) tam şarta
ucuza uyar; **DeepSeek-V3.x / GLM / MiniMax** sınıfı modeller güçlü araç
çağırma + düşünmeye sahiptir ama yalnızca metin varyantları görüş döngüsünü
yitirir; küçük yerel modeller (aşağıda) genellikle araç çağırmayı tutar ve
gerisini düşürür.

## Kompakt araç kipi

Tam yüzey, zengin JSON şemalı 37 araçtır (`tools/list` başına \~200 KB, kabaca
50k token). Claude olmayan çoğu koşum her kayıtlı şemayı doğrudan modelin
bağlamına enjekte eder — öncü modeller için sorun değil, 4B yerel bir model
için ölümcül. **Kompakt araç kipi** tam olarak **üç meta araç** kaydeder ve
gerçek kataloğu onların arkasında tutar:

| Meta araç       | Ne yapar                                                                                                                                |
| --------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `list_tools`    | Token hafif katalog: her araç adı + tek satırlık özet, kategoriye göre gruplu. `category` ve `search` süzgeçlerini destekler.           |
| `describe_tool` | Bir araç için tam açıklama + JSON Schema, yalnızca gerektiğinde getirilir.                                                              |
| `call_tool`     | Katalogdaki herhangi bir aracı çalıştırır: `{"name": "generate_image", "args": {...}}`. Alttaki aracın döndürdüğünün aynısını döndürür. |

Modelin döngüsü: `list_tools` → seç → `describe_tool` → `call_tool`. Şemalar
bağlama araç başına girer. Meta araçlar küçük model tuhaflıklarına kasıtlı
olarak hoşgörülüdür: `args` bir nesne **ya da** JSON kodlu bir dize olabilir,
yaygın alan takma adları (`tool_name`, `arguments`) kabul edilir ve doğrulama
hataları beklenen şemayla geri gelir; böylece model opak bir protokol
hatasında ölmek yerine kendini düzeltebilir.

Kompakt **isteğe bağlıdır** — doğrudan yüzey varsayılandır, bu yüzden küçük
bir model bunlardan birine ihtiyaç duyar (bayrak ortam değişkenini yener):

```bash theme={null}
npx -y comfyui-mcp --compact
# or
COMFYUI_MCP_TOOL_MODE=compact npx -y comfyui-mcp
```

Varsayılan, büyük araç listelerini iyi işleyen öncü model koşumlarına
(Claude Code / Cursor / Claude Desktop) uyar. `--full` hâlâ kabul edilir ve
artık bir no-op'tur.

### Otomatik seçim: modele göre, sağlayıcıya göre değil

Panelin yerel LLM arka uçlarında (Ollama / LM Studio / llama.cpp /
OpenAI uyumlu), **siz bir kip seçmediyseniz**, *model* birini seçer:

* kimliği **70B** ya da üzerinde bir parametre sayısı taşıyan bir model
  (`llama3.3:70b`, `gpt-oss:120b`, `mixtral:8x22b`) **tam** yüzeyi alır;
* daha küçük her şey **kompakt** kalır;
* okunabilir parametre sayısı olmayan bir model kimliği
  (`moonshotai/kimi-k2.5`) küçük değil **bilinmeyen** sayılır ve belgelenen
  kompakt yedeği alır.

"Ollama ⇒ kompakt" her iki yönde de yanlış olurdu — 70B yerel bir model tam
yüzeyi kaldırır ve gereksiz yere sakatlanırdı ve bazı küçük barındırılan
modeller kompakt ister. Bu yüzden sinyal modeldir.

**Sizin seçiminiz her zaman, her iki yönde de yener.**
`COMFYUI_MCP_TOOL_MODE=full` tam yüzeyi bir 4B modele zorlar;
`COMFYUI_MCP_TOOL_MODE=compact` yönlendiriciyi bir 405B'ye zorlar. Otomatik
seçim yalnızca hiçbir şey seçilmediği boşluğu doldurur.

70B eşiği kasıtlı olarak tutucudur: bu eksen hakkında birinin gerçekten
ileri sürdüğü tek rakamdır, bu yüzden hiçbir şey tahminle yükseltilmez.
`COMFYUI_MCP_FULL_SURFACE_MIN_PARAMS_B=30` donanımınızın tavanının gerçekten
nerede olduğunu bulmak istiyorsanız onu düşürür.

**Sistem istemi kipi izler.** Kompakt istem modele altı aracı olduğunu söyler
ve ComfyUI'yi `call_tool` üzerinden yönlendirir; tam yüzey seçildiğinde bu
basitçe yanlıştır, bu yüzden tam kip istemi ComfyUI araçlarının doğrudan
ilan edildiğini söyler ve yönlendirici açıklamasını yalnızca `panel_*` için
tutar. Tamı otomatik seçerken araçların var olduğunu yadsımak, yerine geçtiği
varsayılandan kötü olurdu.

Etkin kip **ve gerekçesi** arka ucun hazır satırında yazdırılır, ör. `Tool
mode: compact — chosen for this MODEL: "qwen3:4b" is ~4B parameters, below
the 70B full-surface threshold…`; böylece kaldıraç bir daha görünmez olmaz.

<Note>
  Bu otomatik seçim panelin yerel LLM şeridini kapsar. Codex / Gemini / Grok /
  Copilot HTTP şeridi farklı bir nedenle kompaktta sabit kalır — kendi araç
  bütçeleri aksi halde `panel_*` araçlarını dışarı iter — ve bağımsız MCP
  sunucusunun varsayılanı değişmez.
</Note>

## Ses girişi

**`ollama` arka ucunda (yerel `/api/chat`)**, ses modele yalnızca model
gerçekten duyabildiğini bildirdiğinde ulaşır. Göndermeden önce arka uç o
modelin yetenekleri için `POST /api/show` sorar:

```bash theme={null}
ollama pull gemma4:e2b      # capabilities: completion, vision, audio, tools, thinking
```

Seçilen modelin `audio` yeteneği yoksa ek **yüksek sesle reddedilir** —
sunucunun bildirdiği yetenek listesi ve duyabilen bir model için bir pull
komutuyla — modelin yalnızca metninizden yanıt vereceği isteğe düşürülmek
yerine. Aynı şey ses biçimi olmayan ya da var ama sıfır bayt olan bir dosya
için de geçerlidir.

Baytları teslim etmek işin tamamı değildir. `gemma4:e2b`'ye karşı canlı
ölçüldü: WAV kanıtlanabilir biçimde bağlamdayken (555 istem token'ı,
`/api/show` `audio` bildiriyor), model yine de *"I do not have the
capability to transcribe audio — my functions are limited to operating
ComfyUI"* yanıtını verdi. Panel sistem istemi onu bir grafik işleteni olarak
kasteder ve küçük bir model gerçekten sahip olduğu bir duyuyu kendi
kendinden çıkarır. Bu yüzden sesi yetenek denetlenmiş ve eklenmiş bir tur,
ayrıca modele sesin orada olduğunu ve duyduğundan yanıt vermesi gerektiğini
söyleyen kısa bir not taşır. O notla aynı model dört çalıştırmanın dördünde
doğru yazıya döktü.

**OpenAI uyumlu arka uçlarda** (LM Studio, llama.cpp, OpenRouter, özel)
soracak bir yetenek uç noktası yoktur. Ses bir `input_audio` içerik parçası
olarak gönderilir ve tur açık bir *"I cannot confirm the model actually
receives them"* satırı taşır. Reddetmek, yalnızca yetenek API'si olmayan her
uç noktaya sesi yasaklardı; çalışamayan bir koruma bir hüküm değildir — ama
bir onay da değildir ve ifade bunu söyler.

Diğer her sağlayıcının ne yaptığı için
[Arka uçlar → Ses girişi](/docs/docs/tr/backends#ses-girişi--hangi-arka-uçlar-dürüstçe)
sayfasına bakın.

## Tek komutluk kurulum

`comfyui-mcp setup <agent>` sunucu girdisini koşumun kendi yapılandırma
dosyasına yazar (zaten orada olanla birleştirir — mevcut sunucular, YAML'deki
yorumlar, hepsi korunur):

```bash theme={null}
npx -y comfyui-mcp setup hermes     # → ~/.hermes/config.yaml      (compact by default)
npx -y comfyui-mcp setup openclaw   # → ~/.openclaw/openclaw.json  (compact by default)
npx -y comfyui-mcp setup copilot    # → ~/.copilot/mcp-config.json (full by default)
```

Bayraklar: `--compact` / `--full` ajan başına varsayılanı geçersiz kılar,
`--comfyui-url <url>` ComfyUI hedefinizi gömer (yerel, LAN ya da RunPod vekil
URL'si), `--dry-run` yazmak yerine birleştirilmiş yapılandırmayı yazdırır.

## Hermes Agent

```bash theme={null}
npx -y comfyui-mcp setup hermes --comfyui-url http://127.0.0.1:8188
```

bu da `~/.hermes/config.yaml` içinde şunu üretir (isterseniz elle ekleyin):

```yaml theme={null}
mcp_servers:
  comfyui:
    command: "npx"
    args: ["-y", "comfyui-mcp", "--compact"]
    env:
      COMFYUI_URL: "http://127.0.0.1:8188"
```

`/reload-mcp` ile yeniden yükleyin (ya da Hermes'i yeniden başlatın). Hermes
araçları önekler, böylece model `mcp_comfyui_list_tools`,
`mcp_comfyui_describe_tool` ve `mcp_comfyui_call_tool` görür — iki yüz yerine
bağlamda üç tanım.

<Note>
  Bir öncü modelde (Nous Portal / OpenRouter üzerinden) kurulumu `--full` ile
  yeniden çalıştırabilir ve isteğe bağlı Hermes'in kendi `tools.include` izin
  listesini kullanabilirsiniz. Daha küçük her şey için doğru varsayılan
  kompaktır.
</Note>

Hermes ayrıca Python betiklerinden ham REST üzerinden ComfyUI süren paketlenmiş
bir `comfyui` *becerisi* de taşır. Çalışır, ama bu sunucudan öncedir — MCP yolu
size iş akışı oluşturma/doğrulama, model + özel düğüm yönetimi, kurulum
paketleri, kuyruk denetimi ve kendi kendini tanı verir. Ajan MCP araçları
yerine ona uzanmayı sürdürürse beceriyi kapatın.

## OpenClaw

```bash theme={null}
npx -y comfyui-mcp setup openclaw
```

bu da `~/.openclaw/openclaw.json` içinde şunu üretir:

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "comfyui": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "comfyui-mcp", "--compact"],
      "transport": "stdio"
    }
  }
}
```

Sunucuyu almak için OpenClaw ağ geçidini yeniden başlatın. OpenClaw belgeleri
MCP araç sayısını düşük tutmayı önerir — kompakt kip tam olarak bunun içindir
ve burada varsayılan olmasının nedeni budur.

## Copilot CLI

```bash theme={null}
npx -y comfyui-mcp setup copilot
# or use Copilot's own command:
copilot mcp add comfyui -- npx -y comfyui-mcp
```

bu da `~/.copilot/mcp-config.json` içinde şunu üretir:

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "comfyui": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "comfyui-mcp"],
      "env": {},
      "tools": ["*"]
    }
  }
}
```

Copilot CLI öncü modeller çalıştırır, bu yüzden kurulum varsayılan olarak
**tam** araç yüzeyine gider (Copilot'u daha küçük bir modele yönlendiriyorsanız
`--compact` geçirin). `copilot` içinde `/mcp show` ile denetleyin.

## Kendi ince ayarlı yerel modellerimiz (ücretsiz, önerilir)

Ajanı **yerelde ücretsiz** çalıştırmak istiyorsanız buradan başlayın. Gemma 4
ailesini özellikle comfyui-mcp için ince ayarladık: canlı bir ComfyUI'ye karşı
üretilmiş **1.055 sunucu doğrulamalı araç kullanım yörüngesi** üzerinde
QLoRA ile eğitildi — **tam 178 araçlık yüzeyi** (113 MCP + 65 panel aracı)
kapsar — böylece model bu tam araç takımını soğuk karşılamak yerine yerelde
bilir.

```bash theme={null}
# 1. Install Ollama (once):  https://ollama.com/download
# 2. Pull the size that fits your GPU:
ollama pull artokun/gemma4-comfyui-mcp:e4b     # default — ~3.5 GB VRAM at q4
ollama pull artokun/gemma4-comfyui-mcp:12b     # ~8 GB VRAM
ollama pull artokun/gemma4-comfyui-mcp:e2b     # smallest — ~2 GB VRAM (see caveat)
```

**Vaat değil, ölçülmüş** — [LLM Arenası](/docs/docs/tr/arena) gerçek 10 senaryolu
merdivende puanlar (3'ün en iyisi, her sonuç canlı bir ComfyUI sunucusuna
karşı doğrulanır, RTX 4090):

| Etiket      | VRAM (q4) | Arena puanı                                        | stoğa karşı            |
| ----------- | --------- | -------------------------------------------------- | ---------------------- |
| `:e4b`      | \~3,5 GB  | **14/20** (13–14) — denediğimiz en iyi yerel model | stok gemma4:e4b: 12/20 |
| `:12b`      | \~8 GB    | 13/20 (12–13)                                      | stok 12b kıyaslanmadı  |
| `:e2b` (v2) | \~2 GB    | 10/20 (7–10)                                       | stok gemma4:e2b: 8/20  |

Her basamak artık stok temelini geçer. `:e2b` v2 yeniden eğitimi (çift bakışlı
eğitim: doğrudan araç çağrıları VE dağıtılan yönlendirici zarfı) v1'in
`call_tool` biçim gerilemesini düzeltti — hüküm çalıştırmalarında sıfır bozuk
zarf. Boyutlandırma rehberi duruyor: `:e4b` tatlı noktadır (e2b'den yalnızca
\~1,5 GB fazla ve arenada +4); `:e2b` artık sıkı VRAM için meşru bir seçimdir;
`:12b` ham puan değil, uzun çok adımlı görevlerde kararlılık satın alır.

| Etiket | Temel       | VRAM (q4) | Notlar                                           |
| ------ | ----------- | --------- | ------------------------------------------------ |
| `:e4b` | Gemma 4 E4B | \~3,5 GB  | **Varsayılan** — en iyi boyut/nitelik dengesi    |
| `:e2b` | Gemma 4 E2B | \~2 GB    | Sözlü düşünür — cömert `max_tokens` (≥512) verin |
| `:12b` | Gemma 4 12B | \~8 GB    | En güçlü basamak                                 |

Panelin Ollama arka ucu **varsayılan olarak `:e4b`'dir** — arka uç seçicisinde
**Ollama (yerel)** seçin, model çekildikten sonra çalışır. Hesap yok, API
anahtarı yok, token başına maliyet yok.

**Bağlam penceresi:** etiketler gömülü **65.536 token**'lık bir pencereyle
gelir ve orkestratör ona uyar (stok modeller 16K alır). Mimari **128K**
(`:e2b`/`:e4b`) ve **256K** (`:12b`) destekler — VRAM'iniz varsa
`COMFYUI_MCP_OLLAMA_NUM_CTX=131072` ile yükseltin (KV önbelleği pencereyle
büyür). Ajan konuşma ortasında "unutmaya" başlarsa orkestratör günlüğünü
izleyin: bir tur pencerenin ≥%85'ini doldurduğunda uyarır. Ağırlıklar, LoRA
adaptörleri ve eğitim hattı açıktır:
[`artokun/gemma4-comfyui-mcp`](https://huggingface.co/artokun/gemma4-comfyui-mcp)
(veri kümesi:
[`artokun/comfyui-mcp-trajectories`](https://huggingface.co/datasets/artokun/comfyui-mcp-trajectories)).

## LM Studio

Panel LM Studio'yu yerelde konuşur: arka uç seçicisinde **LM Studio** seçin ve
orkestratör yerel sunucusunu sürer (`http://127.0.0.1:1234/v1`,
`COMFYUI_MCP_LMSTUDIO_HOST` ile geçersiz kılın). Kurulum iki tıklamadır:
[lmstudio.ai](https://lmstudio.ai) adresinden kurun, sonra **araç çağıran bir
model** yüklüyken **Developer → Start Server**. Model seçici sunucunun
sunduğunu yansıtır; varsayılan ayarlı değilse ilk sunulan model kendiliğinden
benimsenir. Orkestratör **tam yaşam döngüsünü** el değmeden yönetir:
gerektiğinde sunucuyu kendiliğinden başlatır, modelinizi JIT yükler, bir
ComfyUI işleme çalışırken VRAM'ini boşaltır (sohbet tutulur ve işleme bitince
yanıtlanır), bir model geçişinde giden modeli boşaltır ve farklı bir
sağlayıcıya geçtiğinizde her şeyi serbest bırakır.

İnce ayarlı GGUF'larımız burada da çalışır — LM Studio'nun model indiricisinde
`artokun/gemma4-comfyui-mcp` arayın ve bir `model-q4_k_m.gguf` alın. Ollama'daki
gibi ilk mesajda aynı JIT soğuk yükleme duraklamasını bekleyin (30 sn+
normaldir).

## llama.cpp (llama-server)

Ham `llama.cpp` mi çalıştırıyorsunuz? Arka uç seçicisinde **llama.cpp** seçin —
orkestratör `llama-server`'ın OpenAI uyumlu uç noktasını sürer
(`http://127.0.0.1:8080/v1`, `COMFYUI_MCP_LLAMACPP_HOST` ile geçersiz kılın):

```bash theme={null}
llama-server -m gemma4-comfyui-mcp-e2b.Q4_K_M.gguf -c 16384
```

Sahadan notlar: bağlam bir **başlatma bayrağıdır** (`-c`) — sunucu 16K
altında çalışıyorsa ajan uyarır (araç yükü bunu ister). Araç çağırma güncel
derlemelerde varsayılan açıktır; **eski derlemeler `--jinja` ister** (panel
bağlanmada araç yeteneksiz bir sunucuyu saptar ve tam olarak bunu söyler).
Yüklü tek model kendiliğinden benimsenir — seçim gerekmez.

Tek GPU'lu bir kutuda **yerel** bir llama-server (ya da önünde llama-swap)
Ollama ve LM Studio ile aynı VRAM teslimine katılır: bir ComfyUI işleme
çalışırken sohbetiniz tutulur ve işleme biter bitmez yanıtlanır. llama-server
boşaltma API'si olmadığı için (ve llama-swap modelleri yukarı akışta isteğe
bağlı değiştirir) teslim yalnızca tutmadır — hiçbir şey açıkça boşaltılmaz
ya da ısıtılmaz. **Uzak** bir `COMFYUI_MCP_LLAMACPP_HOST` başkasının GPU'sudur
ve asla kapılanmaz. Teslim üç yerel arka uç için varsayılan açıktır;
`COMFYUI_MCP_PAUSE_LOCAL_ON_GEN=0` ile vazgeçin (eski
`COMFYUI_MCP_OLLAMA_PAUSE_ON_GEN=0` hâlâ onur duyulur).

## Özel uç nokta (OpenAI uyumlu herhangi bir sunucu)

`/v1/chat/completions` konuşan her şey — vLLM, DeepSeek, Together, Azure
OpenAI, başka bir kutudaki bir llama-server, şirketinizin ağ geçidi —
**Özel uç nokta** sağlayıcısı olarak takılır:

1. ComfyUI Ayarları → **Comfy MCP Agent → Özel uç nokta** → **Uç nokta temel
   URL'sini** ayarlayın (`/v1` dahil, ör. `http://192.168.1.20:8000/v1`).
2. Sunucu bir anahtar istiyorsa: **API anahtarını ayarla…** — maskeli bir
   giriş; anahtar orkestratör tarafından `~/.comfyui-mcp` içinde `0600`
   saklanır, asla ComfyUI ayarlarında ya da sohbette değil.
3. Arka uç seçicisinde **Özel uç nokta** seçin ve Bağlan'a tıklayın.

Model listesi sunucunun `/v1/models` yolundan gelir; tek modellerli sunucular
kendiliğinden benimsenir ya da model listelemeyen uç noktalar için bir
**Varsayılan model** kimliğini açıkça ayarlayın. Ortam kaçış kapakları:
`COMFYUI_MCP_CUSTOM_BASE_URL`, `COMFYUI_MCP_CUSTOM_MODEL`,
`COMFYUI_MCP_CUSTOM_API_KEY`. Model **araç çağırma** desteklemelidir.

## Ollama ve yerel modeller — LLM Arenası

Ollama (ya da OpenAI uyumlu bir uç nokta) konuşan herhangi bir MCP koşumu
yerel bir modelle kompakt kipi sürebilir. Depoda iki yinelenebilir koşum
gelir: `npm run test:local-llm` (hızlı tek model denetimi) ve
`node scripts/llm-arena.mjs` — **ComfyUI LLM Arenası**, bir model alanını
*canlı* bir ComfyUI'ye karşı özdeş bir görev kümesinden geçirir ve her sonucu
sunucuya karşı doğrular, modelin iddialarına asla değil.

Tam 10 senaryolu merdivende yerel katman puanları (RTX 4090, ComfyUI 0.27,
sıcaklık 0 — görev merdiveni ve öncü ile barındırılan modeller dahil tüm
katman sıralaması için [Arena sayfasına](/docs/docs/tr/arena) bakın):

| Model               | Boyut  | Puan /20                                  |
| ------------------- | ------ | ----------------------------------------- |
| `qwen3:4b`          | 2,6 GB | **13**                                    |
| `gemma4:e4b`        | 9,6 GB | **12**                                    |
| `qwen3:8b`          | 5,2 GB | **11**                                    |
| `gemma4:e2b`        | 7,2 GB | **8**                                     |
| `llama3.1:8b`       | 4,9 GB | **2**                                     |
| `gemma3` (any size) | —      | ❌ yerel araç çağırma yok — desteklenmiyor |

Çıkarımlar: qwen3/gemma4 sınıfı tek araçlı görevleri (sağlık, kurulu modeller,
kayıt defteri araması, kuyruk) sağlam geçer ve daha zor bantlarda puan toplar,
ama çok aşamalı grafik kompozisyonu (iki borulu çıktılı bir grafik, evreli iki
aşamalı img2img hattı) hâlâ öncü/B katmanı bölgesidir. llama3.1:8b'nin araç
biçim disiplini bu katalogda çöker (araç adları uydurur ve araç çağrı
JSON'unu metin olarak yazdırır). Gemma 4 aile boyunca yerel işlev çağırma
yayımladı (Ollama ≥ v0.20); `e4b` ya da daha büyüğü tatlı noktadır.

Yukarıdaki yetenek merdivenini unutmayın: bu küçük modeller araç çağırmayı
tutar ama sınırlı/yok görüş ve düşünmeye sahiptir, bu yüzden üretebilir ve iş
akışlarını yönetebilir ama sonuçları görsel olarak eleştiremez.

## Kenar çubuğu paneli yerel bir modelde

[Panel ajanı](/docs/docs/tr/panel) Claude / ChatGPT / Gemini'nin yanında bir
**Ollama arka ucu** kazanır: arka uç seçicisinde **Ollama (yerel)** seçin ve
orkestratör canlı grafiğinizi yerel bir modelle sürer — hesap yok, API anahtarı
yok, tamamen çevrimdışı. Model 6 araçlı yönlendiriciyi görür (3 kompakt
comfyui meta aracı artı canlı tuval için `panel_list_tools` /
`panel_describe_tool` / `panel_call_tool`); böylece 4B bir model bile
şemalarda boğulmaz. Varsayılan model:
**`artokun/gemma4-comfyui-mcp:e4b`** — [gemma4 ince ayarımız](#kendi-ince-ayarlı-yerel-modellerimiz-ücretsiz-önerilir),
bu tam araç takımı üzerinde eğitilmiş (stok `gemma4:e4b`'nin, önceki Arena
birincisinin yerini alır); `COMFYUI_MCP_OLLAMA_MODEL` ya da panelin model
seçicisiyle geçersiz kılın, yerelde çektiğiniz her şeyi listeler. Öncü arka
uçlara karşı dürüst ödünleşimler bekleyin: daha yavaş turlar (özellikle ilki,
model yüklenirken), görüş yok, konuşma geri alma yok.

## Ne alırsınız (ve almazsınız)

Herhangi bir MCP istemcisi **tam araç yüzeyini** alır — üretim, iş akışı
oluşturma, modeller, özel düğümler, kuyruk, tanı — her iki araç kipinde.
Claude Code **eklenti ekstraları** (beceriler, eğik çizgi komutları, kancalar,
kurulum paketleri, kenar çubuğu panel ajanı) eklenti özellikleridir ve diğer
koşumlara gitmez. `list_tools` kataloğu, o bilgi katmanı olmayan ajanların
yine de yollarını bulabileceği kadar yönlendirme taşımak üzere tasarlanmıştır.

## Sorun giderme

* **Model `call_tool`'u dizgeleştirilmiş bir `args` ile çağırıyor** —
  desteklenir; sunucu JSON kodlu dizeleri kendiliğinden ayrıştırır.
* **Model araç adları uyduruyor** — bilinmeyen adlar yakın eşleşme önerileri
  artı `list_tools`'a bir işaretçi döndürür.
* **Yanlış/eksik parametreler** — hata aracın JSON Schema'sını içerir;
  yetenekli modeller sonraki denemede kendini düzeltir.
* **Model hiçbir şey çalıştırmadan katalogdan yanıt veriyor** — bilinen bir
  küçük model başarısızlık kipidir; onu dürtün ("catalog entries are tool
  names, not data — run the tool with call\_tool").
* **ComfyUI'ye ulaşılamıyor** — kompakt kip yalnızca araç *kaydını*
  değiştirir; bağlantı yapılandırması diğer her kurulumla özdeştir (bkz.
  [Yapılandırma](/docs/docs/tr/configuration)).