ローカル LLM とエディターの繋ぎこみ：Continue、Zed

ローカル LLM でエディターを使いたい

こちらの記事でローカル LLM をインストールしたので、今度はエディターで使ってみます。

2パターン試します。どちらもほとんど作業はないといっても良いです。

• Visual Stusio Code + Continue
• Zed

念のため、Ollamaで確認

エディター側の設定に入る前に、ローカルLLM（Ollama）が正常に起動しており、バックグラウンドでAPIを受け付ける状態になっているか確認します。

ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してみましょう。

ollama list

何かしらモデルが入っていればOKです。

また、Ollamaはデフォルトで http://localhost:11434 でAPIサーバーを起動します。ブラウザや curl でアクセスして Ollama is running と表示されることを確認しておきましょう。

1. VSCode + Continune

Continue とは？

Continue は、VS Code や JetBrains などのエディターに AI アシスタント機能を統合できる、オープンソースの拡張機能です。

2026年6月16日、Cursor に買収されたというニュースがありました。

VSCode で拡張機能のインストール

VSCode の拡張機能からインストールします。

モデルの選択

続いて、アクティビティバーから Continue を選び、Select model→Add Chat modelからモデルを選びます。

Provider を選べばあとはAutodetectでローカルのモデルを探してくれます。

この実行結果はconfig.yamlに反映されます。

name: Main Config
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Autodetect
    provider: ollama
    model: AUTODETECT
  - name: Autodetect (1)
    provider: ollama
    model: AUTODETECT

なので、config.yamlを直接編集してもOKです。

チャット用モデルと、コード補完用モデルを別々に指定することなども可能です。

2. Zed

Zed のインストール

こちらからインストールします。

初期設定はお好みで。

モデルの選択

Agent PanelからConfigureでモデルを設定します。

Provider でOllamaを選んで接続します。

ローカル LLM の llama3.1 が選べるようになりました。これだけです。

もちろんsetting.jsonから設定することも可能です。

"agent": {
    "default_model": {
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.1:latest",
      "enable_thinking": false
    },
    "favorite_models": [],
    "model_parameters": []
}

よりセキュリティを強化するなら

以下のことがあげられます。

• ソフトウェア型サプライチェーン攻撃：モデルやライブラリをロードした時に悪意のあるコードを実行されるようなケース。safetensorを優先するなど

• 実行環境のサンドボックス化：ローカル環境でパッケージの書き換えやファイルの破壊などがあるので環境を隔離する

• 間接的なプロンプトインジェクション：外部データの読み込み時に隠れた命令が仕込まれるケース。学生が AI で宿題の回答をする防ぐために、大学教授が課題に白文字で AI への指示を書いていた、という事例を思い出します