Local-Coding-Agent は何をしますか？
完全ローカルでオフラインでも動作するAIコーディングエージェントをゼロから構築：自動セットアップ、MCPツール統合、公式Claude Skillsサポート、モデルベンチマーク、および（オプションで）デスクトップクライアントからのリモートアクセス。
概要
このプロジェクトは、完全にローカルかつオフラインで動作可能なAIコーディングエージェントを構築するためのガイドです。プライバシーとセキュリティを重視し、すべての処理がユーザーのマシン内で完結します。
主な機能
- 自動セットアップ：シェルスクリプトとDockerを使用したワンクリックセットアップ
- MCPツール統合：Model Context Protocol（MCP）を介した外部ツール（ファイル操作、コード分析、API連携など）の統合
- Claude Skillsサポート：Claude Codeの公式Skill機能を完全サポート
- モデルベンチマーク：複数のローカルLLM（Llama、Mistral、Qwenなど）の性能比較
- リモートアクセス (オプション)：SSHトンネルを使用したデスクトップクライアントからのリモート接続
動作環境
- OS: Linux、macOS、Windows (WSL2)
- 必須ツール: Docker、Git、Python 3.10+
- 推奨ハードウェア: GPU (NVIDIA CUDA 対応) または Apple Silicon、最低16GB RAM
クイックスタート
git clone https://github.com/FFF2832/Local-Coding-Agent.git
cd Local-Coding-Agent
chmod +x setup.sh
./setup.sh
MCPツールの設定
config/mcp.json を編集して、使用するMCPツールを定義します。
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/project"]
},
"github": {
"command": "node",
"args": ["path/to/github-mcp-server/index.js"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}"
}
}
}
}
Claude Skillsの使用
Claude Codeでこのエージェントを使用するには、以下のようにSkillをインストールします。
claude skill add FFF2832/Local-Coding-Agent
ベンチマークの実行
python benchmark/run.py --model all
リモートアクセス（オプション）
SSHトンネルを使用して、リモートのClaude Desktopからエージェントにアクセスできます。
ssh -L 8080:localhost:8080 user@remote-host
プロジェクト構造
Local-Coding-Agent/
├── setup.sh # セットアップスクリプト
├── config/ # 設定ファイル
│ ├── mcp.json # MCPツール設定
│ └── claude.json # Claude設定
├── skills/ # Claude Skills定義
├── benchmark/ # ベンチマークスクリプト
├── docker/ # Docker関連ファイル
└── docs/ # ドキュメント
ライセンス
MIT License