はじめに
Claude Codeは、Anthropic社が開発したターミナル上で動作するAIコーディングアシスタントです。通常はAnthropicのClaudeモデルのみを使用しますが、claude-bridgeを使用することで、OllamaなどのローカルLLMと連携させることができます。
この記事では、@mariozechner/claude-bridgeを使ってClaude CodeとOllamaのローカルLLMを連携させる方法を解説します。
必要な環境
- Node.js
- npm
- macOS、Linux、またはWindows（今回はMacOS）
1. Ollamaのインストールと起動
Ollamaのインストール
公式サイトからOllamaをダウンロードしてインストールします。
macOS:
brew install --cask ollama
Linux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows:
公式サイト（https://ollama.com/download）からインストーラーをダウンロードして実行
Ollamaの起動
ollama serve
デフォルトでは http://localhost:11434 でAPIサーバーが起動します。
モデルのダウンロード
今回は軽量でありながら高性能なqwen3:1.7bモデルを使用します。
ollama pull qwen3:1.7b
モデルの動作確認：
ollama run qwen3:1.7b
2. claude-bridgeのインストール
npm install -g @mariozechner/claude-bridge
3. claude-bridgeの起動
以下のコマンドでclaude-bridgeを起動します：
OPENAI_API_KEY=dummy claude-bridge openai qwen3:1.7b --baseURL http://localhost:11434/v1
パラメータの説明：
-
OPENAI_API_KEY=dummy: OpenAI API形式での通信のため、ダミーのAPIキーを設定 -
openai: プロバイダー形式を指定（OpenAI互換APIとして動作） -
qwen3:1.7b: 使用するOllamaモデル名 -
--baseURL http://localhost:11434/v1: OllamaのAPIエンドポイント
4. 動作確認
基本的な質問
> 日本の首都はどこですか
⏺ Tokyo is the capital city of Japan. It is located in the country of Japan.
シンプルな質問に対して、適切な回答が得られました。
「アメリカの首都は」と効いてみるとなぜかWebSearchが使われてしまいました。
> アメリカの首都は
⏺ The tools include WebSearch, which allows searching the web and returning results. Since the user is asking
for geographical information, WebSearch seems appropriate. The parameters for WebSearch require a query,
allowed_domains, and blocked_domains. The query here is "アメリカの首都は", so I'll use that. The
allowed_domains might not be necessary if the search is general, but maybe including the domain could help.
However, since the user didn't specify any particular domains, I'll just use the query. The blocked_domains
are also not needed here. So I'll call WebSearch with the query "アメリカの首都は".
⏺ Web Search("アメリカの首都は")
⎿ Error: Cannot specify both allowed_domains and blocked_domains in the same request
この例では、ローカルLLMがWeb検索ツールを呼び出そうとしましたが、パラメータの設定でエラーが発生しています。
Limitationにかかれていましたが、Web Searchは使えません。（この時点で応用性がそこまでなさそうだったので検証をやめました。）
claude-bridgeの仕組み
claude-bridgeは、以下のように動作します：
- プロトコル変換: Claude CodeはAnthropicのAPI形式で通信しますが、claude-bridgeがこれをOpenAI互換形式に変換
- ローカルLLMとの通信: 変換されたリクエストをOllamaのAPIエンドポイントに送信
- レスポンス変換: OllamaからのレスポンスをClaude Code形式に変換して返却
利点と制限事項
利点
- プライバシー: すべての処理がローカルで完結
- コスト削減: 外部APIの使用料金が不要
- オフライン動作: インターネット接続不要
- カスタマイズ: 自分のデータでファインチューニングしたモデルも使用可能
制限事項
- ツール機能: Web検索やファイル操作などの一部ツールが正常に動作しない場合がある
- パフォーマンス: Claude本家と比較して応答精度や速度に差がある場合がある
- 互換性: すべてのClaude Code機能が完全に互換するわけではない
Ref: Limitation
This is a glorified hack that pretends other models are Claude. Here's what breaks:
Completely Broken:
🚫 Token usage/cost reporting (Claude Code's displays will lie to you)
🚫 Image uploads (drag/drop, paste, file paths - Claude Code expects Anthropic's servers)
🚫 Input caching (Claude Code's prompt caching isn't implemented - enjoy higher costs!)
🚫 Web search/fetch tools (Anthropic-specific magic)
Somewhat Janky:🤷 Model-specific features don't translate (Claude's artifacts, GPT's reasoning modes)
🤷 Thinking/reasoning output formatting differs between providers
🤷 Error messages might be cryptic (provider auth failures won't surface clearly)
🤷 Tool schemas get converted (JSON Schema ↔ Zod) - usually works, sometimes doesn't
🤷 Streaming behavior has subtle differences despite SSE format conversion
その他の設定オプション
デバッグモード
OPENAI_API_KEY=dummy claude-bridge openai qwen3:1.7b --baseURL http://localhost:11434/v1 --debug
他のモデルを使用
# より大きなモデルを使用する場合
ollama pull llama3.2:3b
OPENAI_API_KEY=dummy claude-bridge openai llama3.2:3b --baseURL http://localhost:11434/v1
OpenRouterとの連携
claude-bridge openai gpt-4o --baseURL https://openrouter.ai/api/v1 --apiKey sk-or-your-key
まとめ
claude-bridgeを使用することで、Claude CodeとローカルLLMを連携させることができました。完全な互換性はありませんが、とりあえず動かすことはできました。
あまり用途はなさそうですが、一旦連携したメモとして残しておきます。