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# MCP Server セットアップガイド
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Claude Code + ローカルLLM統合環境
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## 🚀 セットアップ手順
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### 1. 依存関係のインストール
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```bash
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# 仮想環境作成
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python -m venv mcp-env
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mcp-env\Scripts\activate # Windows
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# source mcp-env/bin/activate # Linux/Mac
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# 必要なパッケージをインストール
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pip install mcp requests pathlib asyncio
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```
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### 2. Ollamaのセットアップ
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```bash
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# Ollamaのインストール（https://ollama.com）
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# Windows: インストーラーをダウンロード
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# Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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# Qwen2.5-Coderモデルをダウンロード
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ollama pull qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M
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# Ollamaサーバー起動確認
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ollama serve
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```
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### 3. Claude Desktop設定
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#### claude_desktop_config.json の作成
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**Windows**: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
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**macOS**: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
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||||
**Linux**: `~/.config/claude/claude_desktop_config.json`
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||||
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||||
```json
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||||
{
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||||
"mcpServers": {
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||||
"local-llm": {
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||||
"command": "python",
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"args": ["/path/to/your/local_llm_mcp_server.py"],
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||||
"env": {
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||||
"OLLAMA_URL": "http://localhost:11434",
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||||
"DEFAULT_MODEL": "qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M"
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}
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}
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}
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}
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```
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### 4. Claude Code設定
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```bash
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# Claude Codeをインストール（既にインストール済みの場合はスキップ）
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# 公式サイトからダウンロード
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# MCP サーバーを追加
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claude mcp add local-llm
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# または手動で設定ファイルを編集
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# ~/.config/claude-code/config.json
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```
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## 🎯 使用方法
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### Claude Codeから使用
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```bash
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# Claude Codeを起動
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claude code
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# プロンプト例:
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# "Use local LLM to implement a Python quicksort function"
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# "Analyze main.py with local model for potential bugs"
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# "Generate a REST API using the local coding model"
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```
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### 利用可能なツール
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1. **code_with_local_llm**
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- タスク: `"Implement a binary search tree in Python"`
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- プロジェクトコンテキスト含む: `true`
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||||
2. **read_file_with_analysis**
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||||
- ファイルパス: `"src/main.py"`
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||||
- 分析タイプ: `"bugs"` | `"optimization"` | `"documentation"`
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||||
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||||
3. **write_code_to_file**
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||||
- ファイルパス: `"utils/helpers.py"`
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||||
- タスク説明: `"Create utility functions for data processing"`
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||||
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||||
4. **debug_with_llm**
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||||
- エラーメッセージ: `"IndexError: list index out of range"`
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||||
- コードコンテキスト: 該当するコード部分
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||||
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||||
5. **explain_code**
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||||
- コード: 解説したいコード
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||||
- 詳細レベル: `"basic"` | `"medium"` | `"detailed"`
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6. **switch_model**
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||||
- モデル名: `"qwen2.5-coder:7b-instruct"`
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## 🔧 カスタマイズ
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### モデル設定の変更
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||||
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||||
```python
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# デフォルトモデルの変更
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||||
llm = LocalLLMServer("deepseek-coder:6.7b-instruct-q4_K_M")
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||||
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||||
# 複数モデル対応
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||||
models = {
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||||
"coding": "qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M",
|
||||
"general": "qwen2.5:14b-instruct-q4_K_M",
|
||||
"light": "mistral-nemo:12b-instruct-q5_K_M"
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### プロンプトのカスタマイズ
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||||
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||||
```python
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||||
# システムプロンプトの調整
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||||
system_prompt = """You are an expert coding assistant specialized in:
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||||
- Clean, efficient code generation
|
||||
- Best practices and design patterns
|
||||
- Security-conscious development
|
||||
- Performance optimization
|
||||
|
||||
Always provide:
|
||||
- Working, tested code
|
||||
- Comprehensive comments
|
||||
- Error handling
|
||||
- Performance considerations"""
|
||||
```
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## 🛠️ トラブルシューティング
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### よくある問題
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||||
1. **MCPサーバーが起動しない**
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```bash
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# ログ確認
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||||
tail -f ~/.config/claude-desktop/logs/mcp.log
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# Pythonパスの確認
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||||
which python
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||||
```
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2. **Ollamaに接続できない**
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```bash
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# Ollamaの状態確認
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ollama ps
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curl http://localhost:11434/api/tags
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# サービス再起動
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||||
ollama serve
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```
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||||
3. **モデルが見つからない**
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```bash
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||||
# インストール済みモデル確認
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||||
ollama list
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||||
# モデルの再ダウンロード
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||||
ollama pull qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M
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```
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### パフォーマンス最適化
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||||
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||||
```python
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# Ollamaの設定調整
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{
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||||
"temperature": 0.1, # 一貫性重視
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||||
"top_p": 0.95, # 品質バランス
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||||
"num_predict": 2048, # 応答長制限
|
||||
"num_ctx": 4096 # コンテキスト長
|
||||
}
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```
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||||
### セキュリティ設定
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||||
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||||
```python
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||||
# ファイルアクセス制限
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||||
ALLOWED_DIRECTORIES = [
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||||
os.getcwd(),
|
||||
os.path.expanduser("~/projects")
|
||||
]
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||||
# 実行可能コマンドの制限
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||||
ALLOWED_COMMANDS = ["git", "python", "node", "npm"]
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```
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## 🎉 使用例
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### 1. 新機能の実装
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```
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Claude Code Prompt:
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"Use local LLM to create a user authentication system with JWT tokens in Python Flask"
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→ MCPサーバーがローカルLLMでコード生成
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→ ファイルに自動保存
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→ Claude Codeが結果を表示
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```
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### 2. バグ修正
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```
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Claude Code Prompt:
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"Analyze app.py for bugs and fix them using the local model"
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→ ファイル読み込み + LLM分析
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→ 修正版コードを生成
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→ バックアップ作成後に上書き
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```
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### 3. コードレビュー
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```
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Claude Code Prompt:
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"Review the entire codebase with local LLM and provide optimization suggestions"
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→ プロジェクト全体をスキャン
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→ 各ファイルをLLMで分析
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→ 改善提案をレポート形式で生成
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```
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## 📊 パフォーマンス比較
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| 機能 | Claude Code (公式) | ローカルLLM + MCP |
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|------|-------------------|-------------------|
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| 応答速度 | ⚡ 高速 | 🟡 中程度 |
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| プライバシー | 🟡 クラウド | 🟢 完全ローカル |
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| カスタマイズ | 🟡 限定的 | 🟢 完全自由 |
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| コスト | 💰 従量課金 | 🟢 無料 |
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| 専門性 | 🟢 汎用的 | 🟢 カスタマイズ可能 |
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## 🔄 今後の拡張
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- [ ] 複数LLMモデルの同時利用
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- [ ] コード実行環境の統合
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- [ ] Gitワークフローの自動化
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- [ ] プロジェクトテンプレートの生成
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- [ ] 自動テスト生成機能
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