Continue.devをCursorが買収：ローカル環境でClineへ移行する（2026）| ローカルLLMナビ

#何が起こったか

Cursor（Anysphere社）はContinueのチームを引き継ぎ、独立した製品としての提供を終了しました。Bodega Oneによると、発表は2026年6月16日頃で、VS Code拡張機能の最終バージョン2.0.0は6月19日に公開されました。continuedev/continueリポジトリのREADMEも、その主要な点を裏付けています。リポジトリはもはや積極的に保守されておらず、すべてのユーザーに対して読み取り専用になっています。

リポジトリは凍結、ライセンスは変更なし: コードは引き続き Apache 2.0 ライセンス（2023年～2026年、Continue Dev, Inc.）で提供されます。クローンやフォークを作成し、すでに手元にあるバージョンを実行できます。
テレメトリーや認証を含まない最新バージョン: メンテナーによると、正式版の2.0.0では匿名テレメトリと認証が削除されており、ローカル構成でアカウントなしに利用できます。
ホスト型サービスの終了: 同じくBodega Oneによると、Continue側に保存されていたデータ（履歴、同期された設定、チーム設定）は、2026年7月15日以降に削除されました。ご自身のディスク上にあるデータには影響しません。
JetBrains：CLIの推奨: READMEでは、JetBrainsプラグインよりもContinueのCLIを使うことを推奨しています。

確認されていない事項

買収の金額と条件は公表されていません。発表の正確な日付は情報源によって異なり、6月中旬前後とされています。判断する際に押さえるべきなのは、リポジトリが読み取り専用になったことと、ホスティングされているデータの削除日だけです。

#移行すべきか、いつ移行すべきか？

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一部の不安をあおる見出しが示唆するように、お使いのパソコンで何かが突然動かなくなるわけではありません。すでにインストールされ、Ollamaを使ってローカルで動作するよう設定された拡張機能は、引き続き動作します。したがって、問題は時期とリスクであり、何が何でも緊急に対応しなければならない状況ではありません。判断方法を以下に示します。

Continueを使い続けるか、別のツールに移行するか

あなたの状況	推奨	理由
Continueのみを使用、ローカル構成、Ollama、個人利用	しばらく様子を見ることはできますが、移行の計画は立てておきましょう	動作が壊れるわけではありませんが、今後は修正も、VS Codeの新しいバージョンへの対応も提供されません
インライン自動補完（グレーで表示されるテキスト）を頼りにしていた	Clineだけでは置き換えないでください	Clineはエージェントであり、追加で補完拡張機能が必要です（以下参照）
ホスティング型サービス上で設定を共有しているチーム	今すぐ移行	ホスト型サービスは終了しており、設定をチームのリポジトリに戻す必要があります
機密性の高いコード、セキュリティ要件	移行してください	自分のコードを読み取るツールにセキュリティ更新が提供されていない場合、そのリスクを文書化する必要があります。
複数のファイルを変更できるエージェントを使いたい	Clineに移行してください	まさにClineが行っていることであり、以前のContinueはそれほどうまくできていませんでした

セキュリティ上の懸念は、大げさに捉えずに検討する必要があります。エディタの拡張機能はファイルを読み取り、コードを実行することもできます。メンテナーがいなければ、発見された脆弱性は修正されません。隔離された端末で個人のプロジェクトに使う場合、リスクは低いです。企業のコードを扱う場合は、ガバナンス上の重要な課題になります。

#ClineとContinue：実際に何が変わるのか

Clineは、そのリポジトリで、エディタ、ターミナル、デスクトップ向けのオープンソースのコーディングエージェントとして紹介されています。ライセンスはApache 2.0であり、ときどき見かける記述とは異なり、MITではありません。こちらも特許の使用許諾を含む寛容なライセンスで、利用者にとって実用上の違いはありません。OllamaとLM Studioに加え、OpenAI互換のあらゆるAPIに対応しています。

ContinueとCline：2026年9月30日時点の比較

基準	Continue（最新バージョン2.0.0）	Cline
ステータス	読み取り専用リポジトリであり、メンテナンスされていません	活発に開発が進行中（リポジトリのコミット数は7,491、スター数は約70,000）
ライセンス	Apache 2.0	Apache 2.0
主要な役割	チャット、編集、自動補完は設定に応じて実行されます	エージェント：ファイルを読み取り、変更案を提示し、ユーザーの承認を得てコマンドを実行
インライン自動補完	はい、Continue では可能です	その用途は対象外です。専用の拡張機能を追加してください。
ローカルモデル	Ollama、LM Studio、その他	Ollama、LM Studio、Atomic Chat、OpenAI互換API
インターフェース	VS Code、JetBrains、CLI	VS Code、ターミナル（CLI）、デスクトップアプリケーション

#Roo CodeやKilo Code、その他の選択肢は？

長らくClineの最も活発なフォークと評されてきたRoo Codeは、Bodega Oneによると2026年5月15日に活動を終了しました。Roo Code自身も、特定のモデルに依存しないオープンソース拡張機能を求めるユーザーにClineを推奨していました。Roo CodeのフォークであるKilo Codeも、引き続き選択肢の一つです。Ollamaを使いながら、開発が続いている系譜にできるだけ近いものを選ぶなら、Clineが最も直接的な選択肢です。ターミナルを好む場合は、OpenCodeとAiderで、エディターを使わずに同じ作業ができます。

#どのコードモデルを選ぶべきか

Cline は Ollama と通信するため、Ollama で利用できるコード用モデルならどれでも使えます。判断の基準は、コンテキスト分も含めたメモリ容量です。以下のサイズは Ollama のライブラリに掲載されているもので、コンテキストキャッシュを加える前の重みだけのサイズです。コードエージェントは大量のテキスト（開いているファイル、ディレクトリツリー、コマンドの出力）を送るため、単純なチャットよりもメモリの余裕が重要になります。

VRAM容量別のCline向けコードモデル

VRAM	モデル (Ollama)	重みのサイズ	知っておくべきこと
8 GB	qwen3.5:9b	約6.6 GB	短いコンテキストのみ；チャットや小さな変更に十分です
12 GB	qwen3.5:9b	約6.6 GB	より長いコンテキストのための余裕が残ります。Q8はカードのメモリをほぼすべて消費するため、避けてください
16 GB	devstral:24b	約14GB	エージェントによるソフトウェア開発向けに設計。コンテキスト用の余裕は少ない
24 GB	qwen3-coder:30b	約19GB	256,000トークンのコンテキスト長が公表されています。MoEなので、同じサイズのデンスモデルより高速です。
24 GB以上	glm-4.7-flash	Q4では約19GB、Q8では32GB	30B クラスの代替モデル。開発元は同クラスで最も高性能だと発表しています

Ollamaのデフォルトコンテキストにより、エージェントが正常に動作しません

VRAMが24 GiB未満の場合、Ollamaはデフォルトで4,000トークンのコンテキストで起動します。一方、Ollamaのドキュメントでは、エージェントやコーディングツールには少なくとも64,000トークンを推奨しています。この設定をしないと、Clineはファイルの内容を追えなくなり、同じ処理を繰り返します。VRAMが8〜16 GBのカードでは、大きなモデルと64,000トークンのコンテキストは同時に収まりません。コンテキストを減らすのではなく、モデルを小さくしてください。

#ステップごとの移行

01
まだ残っているものをエクスポートしてください
Continueのアカウントを持っていた場合は、まだ取り出せるデータが残っているか確認してください。設定がローカルファイルに保存されている場合は、そのファイルをコピーするだけで構いません。モデルやカスタムプロンプトの設定が含まれており、それらをClineにコピーできます。
02
Ollama が正しく応答することを確認してください
ollama listを実行してください。Ollamaは http://localhost:11434 で待ち受ける必要があり、これはClineがデフォルトで使用するアドレスです。
03
コーディング用モデルをダウンロードする
上記の表に基づいて選択し、ollama pull コマンドでモデルをダウンロードしてください。
04
コンテキストを設定する
Ollamaを64,000トークンのコンテキストで起動するか、Ollamaアプリでコンテキストを設定してください。ollama psで、モデルが引き続きグラフィックカードのメモリに完全に収まっていることを確認してください。
05
Clineをインストールしてください
VS Code で拡張機能パネルを開き、Cline を検索してインストールしてください。サイドバーにアイコンが表示されます。
06
Ollama をプロバイダーとして選択してください
Clineの設定でプロバイダーとしてOllamaを選び、URLは http://localhost:11434 のままにして、一覧から使用するモデルを選択してください。
07
コンパクトなプロンプトを有効にします
Cline のドキュメントでは、ローカル推論時に Use Compact Prompt（設定、機能）を有効にするよう推奨しています。
08
すべてが正常に動作するようになったら、Continueをアンインストールしてください
テスト中は両方の拡張機能を併用できます。テスト後は、ショートカットの競合を避けるために Continue をアンインストールしてください。

モデルのダウンロードと、64,000 トークンのコンテキストでの起動

ollama pull qwen3.5:9b
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

Ollama がすでにサービスとして実行されている場合（macOS、Windows）、2番目のコマンドは使用しないでください。ポート競合を避けるため、Ollama のアプリケーション設定でコンテキスト長を調整してください。Linux で systemd を使用している場合は、サービス内で変数を定義してください。

#移行先に引き継げるものと、引き継げないもの

モデルの選択と Ollama のアドレスは、Cline の設定に1分で転記できます。カスタムプロンプトやスタイルの指示は手作業が必要です。プロジェクトやタスクの指示として再作成し、この機会に短縮してください。ローカルエージェントは短い指示により適切に反応します。キーボードショートカットは変更されます。Continue の会話履歴については、import automatique が存在すると断定できるものは何もないため、移行不可とみなし、アンインストール前に価値のあるものをエクスポートしてください。

#Clineをローカルで動作させるための設定

Clineのローカルモデル向けドキュメントでは、RAM容量の目安として、量子化された小型モデルには16〜32 GB、中規模のコードモデルには32〜64 GB、大型モデルと長いコンテキストには64 GB超を挙げています。また、コンテキストが小さいほど応答が速くなるため、タスクの範囲を絞ることと、コンテキストが大きくなりすぎたら新しいタスクを始めることを推奨しています。

実際、ローカルエージェントは、覚えていられることが少ない研修生のように振る舞います。「プロジェクト全体をリファクタリングして」ではなく、ひとつのファイルと明確な目標を与えてください。最初の応答が遅い場合は、ollama psでモデルがグラフィックカードとCPUに分散していないか確認してください。これが動作の遅さの最もよくある原因です。

#オンライン補完を再取得

入力中に灰色で表示される補完候補を重視していたなら、Cline と併用する専用の拡張機能として Tabby または Twinny をインストールし、こちらも Ollama に接続してください。これらは通常、補完に特化した小型モデルを使用します。エージェント用の大型モデルを必要としないため、メモリを節約できます。

#ローカルにデータを保管する

現在の提供元を確認してください: Clineの設定では、プロバイダーをOllamaまたはLM Studioにする必要があります。ローカルで利用するか、リモートサーバーに送信するかは、この設定だけで決まります。
ディスク上の設定: Cline をローカルモデルで使用する場合、アカウントの登録は不要です。新たなホスティングサービスに依存する必要はありません。
オフラインテスト: モデルのダウンロードが完了したら、ネットワークを切断してください。エージェントが応答するなら、その動作に外部への通信は必要ありません。

#よくある質問

よくある質問

インストール済みのContinueは動作しなくなりますか？+

いいえ。インストール済みの拡張機能は引き続き動作し、最終版の2.0.0はアカウントなしで使えます。終了するのは、更新、セキュリティ修正、ホスティングサービスです。ホスティングサービスのデータは2026年7月15日より後に削除されました。移行の計画を立ててください。ただし、ローカルでの利用にとどまるなら、大至急移行する必要はありません。

Clineは無料でローカルで利用できますか？+

はい。ClineはApache 2.0ライセンスのもとでオープンソースであり、OllamaまたはLM Studioに接続されると、あなたのマシン上でモデルを実行できます。サブスクリプションや第三者へのコード送信は不要です。ただし、選択されたプロバイダーがローカルであることを確認してください。Clineはホストされたモデルも受け入れます。

ClineはContinueのように自動補完を行いますか？+

いいえ。Clineはエージェントで、変更を提案し、ファイルを読み取り、承認を得てコマンドを実行しますが、入力中のインライン補完は行いません。灰色で表示される補完候補が必要なら、TabbyまたはTwinnyを追加し、小規模な補完用モデルを使うOllamaに接続してください。

Clineで使うには、どのコーディング用モデルをインストールすべきですか？+

VRAM容量に応じて選びます。12GBまでならQwen 3.5 9B、16GB前後ならDevstral 24B、24GB以上ならQwen3-Coder 30BまたはGLM-4.7-Flashです。コンテキスト用のメモリも確保してください。Ollamaはエージェント向けに64,000トークンを推奨しているため、チャット用途ならそのカードに収まるモデルよりも小さいモデルを選ぶ必要が生じる場合があります。

Clineを選ぶべきでしょうか、それともKilo Codeのようなフォークを使うべきでしょうか？+

Clineが最も素直な選択肢です。開発が活発で、OllamaとLM Studio向けのドキュメントがあり、Roo Codeも活動終了前に推奨していました。Kilo CodeはRoo Codeのフォークで、その派生版が好みに合うなら有力な選択肢です。Roo Code自体は2026年5月15日に活動を終了しました。

Ollamaを使うと、なぜClineがループしたり、私のファイルを忘れたりするのですか？+

デフォルトのコンテキスト長が短すぎる可能性が非常に高いです。VRAMが24 GiB未満の場合、Ollamaは4,000トークンで起動しますが、Ollamaのドキュメントではエージェント用途に少なくとも64,000トークンを推奨しています。コンテキスト長を増やし、ollama psでモデルがGPUに収まっていることを確認し、タスクは短くしてください。

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開発 · 14 分

CursorがContinue.devを買収：ローカル環境でClineへ移行する (2026)