【T-06】Claude Code × LM Studio でローカルLLM開発環境を構築する

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〜 T-06 〜

🔧 T-06 | Claude Code × LM Studio でローカルLLM開発環境を構築する
〜API料金ゼロ・ネット不要で動くAIコーディング環境の作り方〜

⚙️ はじめに
💬 ミク「ハルさん、Claude CodeのAPI料金が気になってて…。毎月いくらかかるかわからなくて怖いんですよね。」
💬 ハル「それ、LM Studioを使えば解決できるよ。自分のPC上でAIモデルを動かして、Claude Codeをクラウドなし・料金ゼロで使えるようになる。」
💬 ミク「え、無料でClaude Codeが使えるんですか？」
💬 ハル「正確にはAnthropicのモデルじゃなくてローカルモデルを動かすんだけど、Claude Codeのインターフェースや機能はそのまま使える。飛行機の中でもオフラインで動くよ。所要時間は約15分！」

この記事を読み終わると、こんな環境が手に入ります:

• ✅ 毎月のAPI料金が0円 — 自分のPCでAIが動くので課金なし
• ✅ ネットがなくても使える — 飛行機の中でもコーディングできる
• ✅ Claude Codeの機能がそのまま使える — Skills、Agent、Toolsなどの便利な機能はそのまま
• ✅ スマホからも同じ環境にアクセス可能 — SSH接続で外出先からも使える

⚙️ そもそもの仕組み — なぜこれが動くの？

💬 ミク「仕組みから知りたいんですが、どうして普通のClaude CodeがローカルのAIと話せるんですか？」
💬 ハル「LM Studio 0.4.1以降がAnthropicの通信フォーマットに対応したんだ。Claude Codeから見ると『いつものAnthropicサーバー』に見えるから、改造なしでそのまま動く。」

▸ 通信フローの違い

【普段の使い方】
  あなたのPC（Claude Code）
       ↓ インターネット経由
  Anthropicのサーバー（Claude Sonnet / Opus）
       ↓
  回答が返ってくる（※ここでAPI料金が発生）


【ローカルLLM構成】
  あなたのPC（Claude Code）
       ↓ PC内部の通信（インターネット不要）
  LM Studio（AIモデルを動かすアプリ）
       ↓
  回答が返ってくる（※料金ゼロ！）

LM Studio 0.4.1以降には、Anthropicの通信方式と同じ形式でやりとりできる機能が内蔵されています。Claude Codeからすると「いつものAnthropicサーバーと話している」ように見えるので、特別な改造なしでそのまま動くわけです。

⚙️ 構築に必要なもの

▸ 事前準備チェックリスト

Claude Codeがインストールされているか確認するには、ターミナルで以下を実行します:

claude --version

バージョン番号が表示されればOKです。

⚙️ 構築手順 — 4ステップで完了

▸ 全体の流れ

STEP 1: LM Studioをインストールして起動する  （5分）
    │
    ▼
STEP 2: AIモデルをダウンロードしてセットする  （5〜10分）
    │
    ▼
STEP 3: Claude Codeの接続先を変更する        （1分）
    │
    ▼
STEP 4: 動作確認                             （1分）
    │
    ▼
完了！ 合計 約15分

▸ Step 1: LM Studioをインストールしてサーバーを起動する

LM Studioは、自分のPCでAIモデルを動かすための無料アプリです。

公式サイトからお使いのOSに合ったものをダウンロードしてください:

https://lmstudio.ai/download

対応OS: Mac / Windows / Linux

ダウンロードしたらインストールして、一度アプリを起動してください。

⚠️ 🔐 Linuxユーザーへの注意: LinuxではAppImage形式で配布されています。

chmod +x LM_Studio-*.AppImage
./LM_Studio-*.AppImage

重要: Linuxでは、必ず一度GUIを起動してください。これをスキップすると、後で使うコマンドラインツール（lms）がLM Studioを見つけられず、エラーになります。

LM Studioを起動したら、次にターミナルで「サーバーモード」を起動します:

# サーバーを起動（ポート1234で待ち受け）
lms server start --port 1234

起動できたか確認しましょう:

lms status

Server: ON
Port: 1234

✅ こう表示されれば成功です。

▸ Step 2: AIモデルをダウンロードしてセットする

💬 ミク「モデルって何を選べばいいんですか？種類が多すぎて迷います…。」
💬 ハル「最初はibm/granite-4-micro一択でOK。軽くて速くて、日常のコーディング作業には十分だよ。」

LM Studioの中で動かすAIモデルを取得します:

# モデルをダウンロード（数分かかります）
lms get ibm/granite-4-micro

ダウンロードが終わったら、モデルを「ロード」（メモリに読み込み）します:

# モデルをメモリに読み込む
lms load ibm/granite-4-micro --context-length 32768

--context-length はAIが一度に覚えていられる文章の量です:

Claude Codeは裏側でたくさんの情報（計画、差分、ツール情報、会話の履歴など）を同時に扱うので、32768（32K）以上を推奨します。

モデルがちゃんとロードされたか確認:

lms ps

✅ granite-4-micro が表示されていればOKです。

▸ Step 3: Claude Codeの接続先をローカルに切り替える

ここが今回のキモです。たった2行のコマンドで、Claude Codeの接続先が「Anthropicのクラウド」から「自分のPCのLM Studio」に切り替わります。

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio

• ANTHROPIC_BASE_URL — Claude Codeが「どこに接続するか」を決める設定。localhost:1234 は「自分のPC上のポート1234番」という意味
• ANTHROPIC_AUTH_TOKEN — 認証用の文字列。LM Studioは認証チェックをしないので、なんでもOKです（lmstudio はダミーの値）

ターミナルを開くたびに設定するのが面倒なら、.bashrc に永続化します:

echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234' >> ~/.bashrc
echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

▸ Step 4: Claude Codeを起動して動作確認

いよいよ起動です:

claude --model ibm/granite-4-micro

✅ 以下のようになれば成功:
– Claude Codeのプロンプトが表示される
– 質問を入力すると返答が返ってくる
– API料金に関する表示が出ない

💬 ミク「動いた！！なんか感動しますね、ローカルで動いてるって実感があって。」
💬 ハル「そうそう、初回は嬉しいよね。これで毎月の請求を気にせず好きなだけ試せる。」

💡 ⚙️ もっと便利に使うためのTips

▸ 便利ツール: claude-local コマンド

毎回環境変数を設定するのが面倒なら、専用のコマンドを作ってしまいましょう:

# ~/bin ディレクトリを作成
mkdir -p ~/bin

# claude-local コマンドを作成
cat > ~/bin/claude-local << 'SCRIPT'
#!/usr/bin/env bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio
exec claude "$@"
SCRIPT

# 実行権限を付与
chmod +x ~/bin/claude-local

# パスに追加
export PATH="$HOME/bin:$PATH"

以降は claude-local と打つだけでローカルLLMにつながります。クラウド版を使いたいときは通常の claude を使えばいいので、使い分けも簡単です。

▸ VS Codeから使う場合

VS Codeの Claude Code 拡張機能を使っている方は、settings.json に以下を追加してください:

"claudeCode.environmentVariables": [
  {
    "name": "ANTHROPIC_BASE_URL",
    "value": "http://localhost:1234"
  },
  {
    "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN",
    "value": "lmstudio"
  }
]

VS Code を再起動すると、拡張機能がローカルLLMに接続します。

▸ スマホから使う（SSH経由）

自宅にLM Studioが動いているPCがあれば、外出先からスマホでSSH接続して同じClaude Code環境を使えます:

あなたのスマホ（TERMIUSアプリ）
    │
    ▼ SSH接続（インターネット経由）
自宅のPC（LM Studio + Claude Code）
    │
    ▼
回答が返ってくる

サーバー側で .bashrc に環境変数を設定済みなら、SSH接続するだけで自動的にローカルLLM構成になります。

活用シーン:
– 🚃 通勤電車で5分 → 昨日のPRをレビュー
– ☕ 昼休みに10分 → 設計メモを整理
– 🛋️ 帰宅後に15分 → じっくり設計検討

⚙️ モデルの選び方と使い分け

💬 ミク「granite以外のモデルも試してみたいんですけど、どんな基準で選べばいいですか？」
💬 ハル「日常用と本気モードで2本立てで使い分けるのがおすすめ。軽量モデルを常時ロードして、重い作業のときだけ大型に切り替える。」

▸ 普段使い: granite-4-micro（軽量・高速）

日常作業にはこれで十分です。常時ロードしておいて、いつでも使える状態にしておくのがおすすめです。

▸ 本気モード: gpt-oss-120b（大型・高性能）

必要なときだけロードして使う「スポット運用」がおすすめです。

▸ モデルの切り替え方

# 日常はgraniteを使う
lms load ibm/granite-4-micro --context-length 32768

# 本気タスクのとき → graniteをおろして120Bに切り替え
lms unload ibm/granite-4-micro
lms load gpt-oss-120b --context-length 32768

# 終わったらgraniteに戻す
lms unload gpt-oss-120b
lms load ibm/granite-4-micro --context-length 32768

❌ やってはいけないこと:
– 2つのモデルを同時にロードする → メモリ不足でPCがフリーズする可能性あり
– 120Bで長時間作業する → CPU推論だととても遅い
– context-length 65536を常用する → メモリを大量消費する

⚙️ Python SDKからの利用

💬 ミク「Pythonのコードからも使えるんですか？」
💬 ハル「Anthropicの公式Python SDKがそのまま使える。base_url を1行変えるだけでローカルに繋がる。」

▸ SDK接続コード

from anthropic import Anthropic

# 接続先をローカルに変更するだけ
client = Anthropic(
    base_url="http://localhost:1234",
    api_key="lmstudio",
)

message = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello from LM Studio"}],
    model="ibm/granite-4-micro",
)

print(message.content)

Anthropicの公式Python SDKがそのまま使えます。base_url を変えるだけです。

⚙️ 困ったときは — トラブルシューティング

⚙️ まとめ

構築に必要なもの:

  ソフトウェア:  LM Studio + Claude Code CLI
  AIモデル:     ibm/granite-4-micro（日常用）
  設定:        環境変数たった2つ
  構築時間:     約15分

手に入るもの:

  ✅ 毎月のAPI料金ゼロ
  ✅ ネットなしでも動く
  ✅ Claude Codeの機能がそのまま使える
  ✅ スマホからも同じ環境にアクセス
  ✅ モデルを切り替えて用途に合わせた使い分けができる

💬 ミク「月0円でAIコーディング環境が使えるって、個人開発者にとっては嬉しすぎますね。」
💬 ハル「graniteのような軽量モデルでも、CLAUDE.md（プロジェクトごとの設定ファイル）で振る舞いを固定すれば十分に頼れる作業パートナーになるよ。まずLM Studioをインストールしてみて。」

⚙️ 参考リンク

• LM Studio 公式
• LM Studio Anthropic互換ドキュメント
• Claude Code 公式
• Anthropic Python SDK

⚙️ Tech Series – T-06 🔧

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