はじめに

August 7, 2026 · View on GitHub

このページでは、LocalMCPChatClientを初めて起動してローカルLLMと会話できる状態にするまでを説明します。

1. アプリを用意する

Portable ZIPを使う

  1. LocalMCPChatClient-<version>-win-x64.zipをダウンロードする
  2. ZIPの内容を、ユーザーが書き込める任意のフォルダーへ展開する
  3. LocalMCPChatClient.exeを起動する

Portable版はself-containedなので、実行するPCへ.NETランタイムを別途導入する必要はありません。モデルと推論ランタイムはZIPに含まれず、初回セットアップで取得します。

単体EXEを使う

LocalMCPChatClient-<version>-win-x64.exeは、アプリ本体を1ファイルにまとめたself-contained版です。ZIPの展開なしで起動できます。モデルとllama-serverは含まれないため、初回セットアップはPortable版と同様に必要です。

ダウンロード後は、同名の.sha256ファイルを使って改ざんや破損がないことを確認できます。

Get-FileHash .\LocalMCPChatClient-0.1.2-win-x64.exe -Algorithm SHA256

ソースから起動する

開発環境から起動する場合は開発ガイドを参照してください。

2. 初回セットアップを行う

初回起動時にセットアップ画面が開きます。

  1. 「ハードウェア」に表示された検出結果を確認する
  2. 「Gemma 4 モデル」でE2BまたはE4Bを選択する
  3. 「推論バックエンド」でCPU、CUDA、Vulkanのいずれかを選択する
  4. Gemma 4とllama.cppのライセンスを確認し、同意欄を有効にする
  5. 「ダウンロードして開始」を選択する

ダウンロードは中止後に再開できます。完了前のファイルは%LocalAppData%\LocalMCPChatClient\Downloadsに置かれ、完了時にSHA-256が検証されます。

モデルの選び方

モデル特徴
Gemma 4 E2B IT (Q4_0)サイズが小さく、初回確認やメモリに余裕のないPC向け
Gemma 4 E4B IT (Q4_0)E2Bより大きく、より多くのメモリと処理時間を使用

初めて試す場合はE2Bを推奨します。必要な空き容量はモデル本体だけでなく、一時ダウンロードとランタイム分も含めて確保してください。

バックエンドの選び方

バックエンド使用条件備考
CPUx64 Windows最も互換性が高い。GPUオフロードは行わない
CUDA対応NVIDIA GPUとドライバーNVIDIA GPUが検出された場合の第一候補
VulkanVulkan対応GPUとドライバーNVIDIA以外のGPUでも利用できる場合がある
Auto設定画面から選択可能CUDA → Vulkan → CPUの順で起動を試す

初回ウィザードは検出結果を基にバックエンドを選択しますが、実際にモデルを読み込めるかはGPUメモリやドライバーにも依存します。

3. 既存ファイルを使う

既にGGUFモデルとllama-server.exeがある場合は「既存ファイルを使用」を選択します。

  1. 使用する.ggufファイルを選択する
  2. 使用するllama-server.exeを選択する
  3. 登録完了後、メイン画面のモデルと推論モードを確認する

インポートしたファイルはアプリ管理ディレクトリへコピーされます。GGUFが選択したモデルプロファイルと互換であること、llama-serverがそのGGUFとバックエンドをサポートしていることは利用者側で確認してください。

4. 最初のチャットを送る

  1. 上部のモデルと推論モードを確認する
  2. 画面下部の入力欄へメッセージを入力する
  3. 「送信」を選択する

最初の送信時にllama-serverが起動してモデルを読み込むため、2回目以降より時間がかかることがあります。「停止」で現在の生成をキャンセルし、「再生成」で直前のユーザーメッセージから回答を作り直せます。

5. MCPを追加する

MCPサーバーを使う場合は、メイン画面の「設定」から「MCP接続」タブを開きます。一般的な入力方法はMCP設定ガイドを参照してください。

D3D12/DXRレンダラーをチャットから操作するサンプルを試す場合は、D3D12LookDevPTとの連携例に、サーバー側の起動からTool Call結果の確認までを掲載しています。

オフライン利用

取得済みのモデルと推論ランタイムがあれば、通常のチャットはオフラインで利用できます。MCPサーバーが外部ネットワークを必要とする場合、そのツール部分はオフラインでは動作しません。

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