11 KiB
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ローカルClaude Code環境構築ガイド
RTX 4060 Ti + Qwen2.5-Coder + MCP Server
1. 必要なツールのインストール
Ollamaのセットアップ
# Ollamaのインストール（Windows）
# https://ollama.com からダウンロード
# Qwen2.5-Coderモデルをダウンロード
ollama pull qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M
# または7Bバージョン（軽量）
ollama pull qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M
Python環境の準備
# 仮想環境作成
python -m venv claude-code-env
claude-code-env\Scripts\activate # Windows
# source claude-code-env/bin/activate # Linux/Mac
# 必要なパッケージをインストール
pip install requests ollama-python rich click pathspec gitpython
2. メインスクリプトの作成
claude_code.py
#!/usr/bin/env python3
import os
import sys
import json
import click
import requests
from pathlib import Path
from rich.console import Console
from rich.markdown import Markdown
from rich.syntax import Syntax
console = Console()
class LocalClaudeCode:
def __init__(self, model="qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M"):
self.model = model
self.ollama_url = "http://localhost:11434"
self.conversation_history = []
self.project_context = ""
def get_project_context(self):
"""プロジェクトのファイル構造とGitステータスを取得"""
context = []
# ファイル構造
try:
for root, dirs, files in os.walk("."):
# .git, node_modules, __pycache__ などを除外
dirs[:] = [d for d in dirs if not d.startswith('.') and d not in ['node_modules', '__pycache__']]
level = root.replace(".", "").count(os.sep)
indent = " " * 2 * level
context.append(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
subindent = " " * 2 * (level + 1)
for file in files:
if not file.startswith('.'):
context.append(f"{subindent}{file}")
except Exception as e:
context.append(f"Error reading directory: {e}")
return "\n".join(context[:50]) # 最初の50行まで
def read_file(self, filepath):
"""ファイルを読み込む"""
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
return f.read()
except Exception as e:
return f"Error reading file: {e}"
def write_file(self, filepath, content):
"""ファイルに書き込む"""
try:
os.makedirs(os.path.dirname(filepath), exist_ok=True)
with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(content)
return f"✅ File written: {filepath}"
except Exception as e:
return f"❌ Error writing file: {e}"
def call_ollama(self, prompt):
"""Ollamaにリクエストを送信"""
try:
response = requests.post(
f"{self.ollama_url}/api/generate",
json={
"model": self.model,
"prompt": prompt,
"stream": False,
"options": {
"temperature": 0.1,
"top_p": 0.95,
"num_predict": 2048
}
}
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["response"]
else:
return f"Error: {response.status_code} - {response.text}"
except Exception as e:
return f"Connection error: {e}"
def process_command(self, user_input):
"""ユーザーの指示を処理"""
# プロジェクトコンテキストを更新
self.project_context = self.get_project_context()
# システムプロンプト
system_prompt = f"""You are an expert coding assistant. You can:
1. Read and analyze code files
2. Write and modify files
3. Explain code and provide suggestions
4. Debug and fix issues
Current project structure:
{self.project_context}
When you need to read a file, respond with: READ_FILE: <filepath>
When you need to write a file, respond with: WRITE_FILE: <filepath>
User request: {user_input} """
response = self.call_ollama(system_prompt)
return self.process_response(response)
def process_response(self, response):
"""レスポンスを処理してファイル操作を実行"""
lines = response.split('\n')
processed_response = []
i = 0
while i < len(lines):
line = lines[i].strip()
if line.startswith("READ_FILE:"):
filepath = line.replace("READ_FILE:", "").strip()
content = self.read_file(filepath)
processed_response.append(f"📁 Reading {filepath}:")
processed_response.append(f"```\n{content}\n```")
elif line.startswith("WRITE_FILE:"):
filepath = line.replace("WRITE_FILE:", "").strip()
i += 1
# 次の```まで読み込む
if i < len(lines) and lines[i].strip() == "```":
i += 1
file_content = []
while i < len(lines) and lines[i].strip() != "```":
file_content.append(lines[i])
i += 1
content = '\n'.join(file_content)
result = self.write_file(filepath, content)
processed_response.append(result)
else:
processed_response.append("❌ Invalid WRITE_FILE format")
else:
processed_response.append(line)
i += 1
return '\n'.join(processed_response)
@click.command() @click.option('--model', default="qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M", help='Ollama model to use') @click.option('--interactive', '-i', is_flag=True, help='Interactive mode') @click.argument('prompt', required=False) def main(model, interactive, prompt): """Local Claude Code - AI Coding Assistant"""
claude = LocalClaudeCode(model)
if interactive or not prompt:
console.print("[bold green]🤖 Local Claude Code Assistant[/bold green]")
console.print(f"Model: {model}")
console.print("Type 'quit' to exit\n")
while True:
try:
user_input = input("👤 You: ").strip()
if user_input.lower() in ['quit', 'exit', 'q']:
break
if user_input:
console.print("\n🤖 Assistant:")
response = claude.process_command(user_input)
console.print(Markdown(response))
console.print()
except KeyboardInterrupt:
console.print("\n👋 Goodbye!")
break
else:
response = claude.process_command(prompt)
console.print(response)
if name == "main": main()
## 3. MCP Server統合
### mcp_integration.py
```python
import json
import subprocess
from typing import Dict, List, Any
class MCPIntegration:
def __init__(self):
self.servers = {}
def add_server(self, name: str, command: List[str], args: Dict[str, Any] = None):
"""MCPサーバーを追加"""
self.servers[name] = {
"command": command,
"args": args or {}
}
def call_mcp_tool(self, server_name: str, tool_name: str, arguments: Dict[str, Any]):
"""MCPツールを呼び出す"""
if server_name not in self.servers:
return {"error": f"Server {server_name} not found"}
try:
# MCPサーバーとの通信（JSONRPCベース）
request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": f"tools/{tool_name}",
"params": {"arguments": arguments}
}
process = subprocess.Popen(
self.servers[server_name]["command"],
stdin=subprocess.PIPE,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE,
text=True
)
stdout, stderr = process.communicate(json.dumps(request))
if stderr:
return {"error": stderr}
return json.loads(stdout)
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
# 使用例
mcp = MCPIntegration()
mcp.add_server("filesystem", ["python", "-m", "mcp_server_filesystem"])
mcp.add_server("git", ["python", "-m", "mcp_server_git"])
4. 設定ファイル
config.json
{
"model": "qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M",
"ollama_url": "http://localhost:11434",
"mcp_servers": {
"filesystem": {
"command": ["python", "-m", "mcp_server_filesystem"],
"args": {"allowed_directories": ["."]}
},
"git": {
"command": ["python", "-m", "mcp_server_git"]
}
},
"excluded_files": [".git", "node_modules", "__pycache__", "*.pyc"],
"max_file_size": 1048576
}
5. 使用方法
基本的な使い方
# インタラクティブモード
python claude_code.py -i
# 単発コマンド
python claude_code.py "Pythonでクイックソートを実装して"
# 特定のモデルを使用
python claude_code.py --model qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M -i
MCP Serverのセットアップ
# 必要なMCPサーバーをインストール
pip install mcp-server-git mcp-server-filesystem
# 設定ファイルを編集してMCPサーバーを有効化
6. 機能一覧
- ✅ ローカルLLMとの対話
- ✅ ファイル読み書き
- ✅ プロジェクト構造の自動認識
- ✅ Gitステータス表示
- ✅ シンタックスハイライト
- ✅ MCP Server統合（オプション）
- ✅ 設定ファイル対応
7. トラブルシューティング
よくある問題
- Ollamaが起動しない:
ollama serveでサーバーを起動 - モデルが見つからない:
ollama listでインストール済みモデルを確認 - メモリ不足: より軽量な7Bモデルを使用
- ファイル権限エラー: 実行権限を確認
パフォーマンス最適化
- GPU使用を確認:
nvidia-smiでVRAM使用量をチェック - モデルサイズの調整: Q4_K_M → Q4_K_S で軽量化
- コンテキスト長を調整して応答速度を向上
重い場合は7Bバージョン（qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M）に変更。