> Markdown twin of https://conduitllm.com/ja/use-cases/local-llm.html > Ollama、LM Studio、vLLM のモデル用デスクトップチャットアプリ。キーも請求も不要、クラウドモデルと同じように使えます。 --- 1. [Conduit](https://conduitllm.com/ja/) 2. [ユースケース](https://conduitllm.com/ja/use-cases.html) 3. ローカルモデル ローカルモデル利用者向け # ローカルモデルに、*本格的なアプリ*を添えて Conduit はモデルを実行、ダウンロード、管理しません — すでに動いているローカルサーバーに接続する デスクトップアプリです。Ollama や LM Studio に直接、あるいは自己ホスト型の vLLM や SGLang サーバーのような任意の OpenAI 互換エンドポイントに接続します。キーも請求も不要で、 ドキュメント、MCP ツール、成果物、スキル、メモリといったアプリのほかの部分は、クラウドモデルの ときとまったく同じように動作します。 [Conduit をダウンロード](https://conduitllm.com/ja/#get) 合う runtime を見る - ローカルモデルはキーも請求も不要 - インターネットなしでも動作可能 - Ollama、LM Studio、または任意の OpenAI 互換エンドポイント モデルを動かすのはあなたのサーバーで、Conduit はその周りのアプリです。ローカル専用モードをオンにすると、 web 検索とクラウドでのドキュメントインデックス作成がオフになります。 問題 すでにモデルは動いています — Ollama に pull 済み、LM Studio に読み込み済み、あるいは自分の vLLM サーバーから配信中です。足りないのはモデルではありません。その周りのすべてです — 過去の会話を検索する場所、ファイルを添付する手段、ツールを呼び出す方法、まったく別のウィンドウに 切り替えずにクラウドモデルへ到達する方法です。 得られるもの ## すでに動かしているエンジンに、本格的なアプリを Conduit はあなたのモデルファイルに触れません。Conduit はクライアントで、ローカルサーバーが引き続き推論を担います。 ### キーも請求も、取得するものもない Conduit はモデルをダウンロードも管理もしません — すでに動いているサーバーに接続するだけなので、貼り付ける認証情報も計測する使用量もありません。ローカルモデルはコストチャートで $0 と表示されます。実際に費用がかからないからです。 ### ただのチャット画面ではなく、アプリまるごと Ollama の埋め込みを使ったドキュメント、MCP ツール、成果物、スキル、保存したプロンプト、全文検索、アプリ、ワークフロー —その裏側のモデルが自分のマシン上でもクラウドでも、すべて同じように動きます。 ### クラウドモデルまで、キー操作ひとつ 最先端モデルが必要な質問が来たら、会話を離れずにプロバイダーを切り替えられます。ローカルプロバイダーのままにしておけば、その選択肢は単純に使われません。 [すべての機能と、その限界](https://conduitllm.com/features.html) 仕組み ## すでに持っているサーバーに Conduit を向ける 3 ステップです。どの時点でも、Conduit 自体を通じて pull するモデルはありません。 ### ローカルサーバーを起動する いつも通り Ollama、LM Studio、または自分の vLLM や SGLang サーバーを起動し、使いたいモデルを読み込むか pull しておきます。 ### Conduit をそこに向ける **Settings → Providers & Keys** で、Ollama か LM Studio を直接選ぶか、OpenAI 互換プロバイダーを選んでサーバーの base URL を貼り付けます。どちらのローカルプロバイダーもキーは不要です。 ### モデルを選んで話し始める Conduit がサーバーから取得した一覧から選びます。ドキュメント、MCP ツール、成果物など、アプリのほかの部分はすべて hosted モデルのときとまったく同じように動きます。 runtime を選ぶ ## 入り口は 3 つ、settings 画面は 1 つ 実際の画面や、あらかじめ入っている既定値は[ドキュメント](https://conduitllm.com/ja/docs.html#first-run)にあります — ここではそれぞれが何を必要とするかを示します。 | Runtime | 貼り付けるもの | 認証情報 | | --- | --- | --- | | Ollama | その base URL — ポートを変えたり別の場所で動かしている場合は編集可能 | なし — ローカル | | LM Studio | そのローカルサーバーの base URL | なし — ローカル | | 任意の OpenAI 互換サーバー — vLLM、SGLang、LiteLLM のようなプロキシ | そのエンドポイントの base URL | 任意 — エンドポイントが必要とする場合のみ | 3 つとも base URL を編集できるプロバイダーなので、既定と異なるポートやネットワーク上の別のマシンに Conduit を向けるのは設定変更であって、再ビルドではありません。[Conduit と Ollama 自身のアプリの比較](https://conduitllm.com/compare/ollama.html)では、Ollama 単体の上に別のクライアントが何を加えるかをさらに詳しく扱っています。 限界 ## できること、できないこと すべての機能に関する通信の詳細は[プライバシーページ](https://conduitllm.com/ja/privacy.html)にあります。 ### できること - Ollama、LM Studio、または任意の OpenAI 互換サーバー — vLLM、SGLang、プロキシ — にそれぞれの API 経由で直接接続します - ローカル専用モードは web 検索とクラウドでのドキュメントインデックス作成を 1 つの切り替えでオフにします - ローカルプロバイダーを使い、更新の確認を手動のままにしておけば、インターネットへのリクエストは一切発生しません - ドキュメントは Ollama の埋め込みで完全にオンデバイス化でき、ローカルのチャットモデルと組み合わせればコレクションがマシンから出ていきません - MCP ツール、成果物、スキル、メモリ、全文検索は、クラウドモデルのときと同じように動作します - 望むときはキー操作ひとつでクラウドプロバイダーに切り替えられます — 選んだプロバイダーがそのまま応答します ### できないこと - モデルのダウンロード、インストール、更新、管理は行いません — それは Ollama、LM Studio、自分のサーバー側の仕事です - テキスト専用モデルで vision を偽装しません — 添付画像は理由を示したうえで取り除かれます - 画像をローカルで生成しません — 画像生成が動くのは OpenAI、Gemini、OpenRouter のみです - 小さなモデルを大きなモデルのように推論させることはできません — 速度と質はあなたのハードウェアと読み込んだモデル次第です - tool calling を保証しません — 選んだモデルがそもそも tool call を学習しているかどうか次第です - まだコード署名済みのインストーラは提供していません — 初回起動時に SmartScreen や Gatekeeper の警告が出ることがあります ## ローカルモデルに関する質問 **Conduit はモデルをローカルで実行しますか** いいえ — Conduit がモデルの重みを実行、ダウンロード、管理することは一切ありません。すでに動いているローカルサーバーに接続するデスクトップチャットアプリです — Ollama や LM Studio に直接、または自己ホスト型の vLLM や SGLang のような任意の OpenAI 互換エンドポイントに接続します。モデルの pull、削除、更新はそのサーバー側の仕事であり、Conduit の仕事ではありません。 **Conduit は Ollama の GUI ですか** Ollama プロジェクト自身が作った GUI ではなく、Ollama の上に載るクライアントです。Ollama 自体はインストールされ、動作し続けている必要があります — Conduit はその API を呼び出して、pull 済みのモデルを一覧表示し、チャットをストリーム配信します。別のキーやアカウントは不要です。それぞれが日常使いにどう向いているかは [Conduit と Ollama 自身のアプリの比較](https://conduitllm.com/compare/ollama.html)をご覧ください。 **Conduit を LM Studio と一緒に使えますか** はい。Settings のプロバイダー一覧から Ollama と同じように LM Studio を選ぶだけです — 認証情報は不要で、Conduit は提供中のモデルをそのまま取得します。既定のアドレスを使っていない場合は、base URL フィールドに LM Studio のローカルサーバーのアドレスを指定してください。 **Conduit は vLLM や SGLang でも動きますか** はい、OpenAI 互換プロバイダー経由で動きます — まさにこのために Conduit が用意した 17 番目のプロバイダーです。自分のサーバーの base URL を指定し、設定でキーが必要な場合だけキーを追加してください。同じ経路で、OpenAI の chat completions API を話す任意の自己ホスト型プロキシに対応できます。 **ローカル専用モードは本当にオフラインですか** ローカルプロバイダーを選び、更新の確認を既定の手動設定のままにしておけば、そうです — モデルはあなたのマシンで動作し、ローカル専用モードはさらに web 検索とクラウドでのドキュメントインデックス作成をオフにするので、アプリのほかの部分も自発的に外へ出ていきません。バックグラウンドでの更新確認をオンにしたり、クラウドプロバイダーを選んだりすると、この状態は変わります。 **ローカルモデルでツールを使ったり、画像を見たり、画像を生成したりできますか** ツールの利用と vision はモデル次第であり、Conduit 次第ではありません — MCP と組み込みツールは、そのアダプタが tool call に対応しているモデルなら何でも使え、画像添付はそれを受け付けるモデルへ送られます。DeepSeek のようなテキスト専用モデルでは、添付画像は理由を示したうえで取り除かれ、でっち上げの回答が返ることはありません。画像生成そのものは今のところ OpenAI、Gemini、OpenRouter でしか動かず、ローカルモデルでは動きません。 関連 ## Conduit のほかの使い方 AI を多用する人向け ### シートではなく、トークン単位で払う ローカルモデルだけでは足りない日のために、すべての hosted プロバイダーに自分の API キーで。 [自分のキーを持ち込む](https://conduitllm.com/ja/use-cases/bring-your-own-key.html) 開発者向け ### まず確認してから動く MCP クライアント ローカルとリモートのサーバー、OAuth、ツールが何をできるかに応じた同意 — やることのあるローカルモデルに。 MCP クライアントとして使う リサーチや分析向け ### 自分のファイルに質問する Ollama の埋め込みでコレクションをインデックス化すれば、検索もチャットモデルと同じくらいローカルなままです。 自分のドキュメントとチャットする ## すでに動かしているモデルに向ける 無料でオープンソース。アカウント不要、Ollama や LM Studio にキーは要りません。 [Conduit をダウンロード](https://conduitllm.com/ja/#get) [セットアップ手順を読む](https://conduitllm.com/ja/docs.html) まだ release candidate です。インストーラは OS のコード署名を受けていないため、初回起動時に SmartScreen や Gatekeeper の警告が出ることがあります。