中級 20 分Dev

Clineを使ったローカルCopilot：VS Code内のAIエージェント (Ollama)

GitHub CopilotはコードをMicrosoftに送信します。秘密保持契約（NDA）を結ぶフリーランスの開発者や、規制のある分野で働くチームにとって、これは受け入れられません。ClineはVS Code／JetBrains向けの拡張機能で、Copilotの代わりにローカルモデルをOllama経由で使用し、チャットと、複数のファイルを読み取って変更できるエージェントモードを提供します。このガイドでは、Clineをインストールし、最近のコードモデル（Qwen 3.5、Devstral）を設定して、コードを手元に保持したままCopilotの主要な操作体験を再現する方法を紹介します。

著者 Mohamed Meguedmi·更新 2026-08-27·Windows・macOS・Linuxでテスト済み
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Continueはメンテナンスが終了しています（2026年6月）
Continueは2026年6月18日にCursor（Anysphere）に買収されました。リポジトリはアーカイブされており（最終バージョンはv2.0.0）、拡張機能は現在メンテナンスされていません。ただし、コミュニティによるフォーク経由で引き続きインストールでき、このガイドの手順もそのまま利用できます。新たに環境を構築する場合は、Cline（オープンソース、MITライセンス、Ollama対応）をおすすめします。当サイトのガイド「ContinueからClineへの移行」をご覧ください。

#ローカルの Copilot を使う理由

プライバシー
コードの断片が端末の外に出ることはありません。NDA、企業秘密、顧客のコードに関わる情報も、すべてローカルに留まります。
Offline
飛行機の中、インターネットに接続できない研究所の奥、休暇中。モデルはあなたのディスク上にあります。
コスト
GPU 購入後は無料です。開発者が Copilot を 2 年間使う費用は、ミッドレンジのグラフィックカード 1 枚分に相当します。
モデルの選択
使用する言語とVRAM容量に応じて、Qwen 3.5をDevstral、Qwen3-Coder、またはGLM 4.7 Flashに切り替えられます。

#このガイドがClineに移行した理由

このガイドは、もともとContinue.devを使用する内容でした。Continueは2026年6月にCursorに買収され、現在はリポジトリがアーカイブされており、独立した製品としての保守も終了しています。そのため、同等の機能を備え、現在も活発に開発されているオープンソースのアシスタント、Cline向けにガイドを更新しました。ClineもOllama経由で100％ローカルで動作します。

ローカルコパイロットキット

このガイドでモデルの導入まで、キットでエディタ内でコードを書くコパイロットの導入まで進められます。

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以前はContinueを使っていましたか？
移行は簡単です。Ollamaのバックエンドは変わらず、拡張機能を置き換えるだけです。バージョンを固定したContinueのフォークは、引き続き合法的に実行できます（コードのライセンスはApache 2.0）。ただし、ホスティングされていたデータのエクスポート受付期間は2026年7月15日に終了した点に注意してください。必要であれば、専用ガイドで移行手順を一つずつ確認できます。

#使用するモデル

⭐ Qwen 3.5 9B
2026年の8 GB環境で選ぶならこれ。多言語対応（フランス語を含む）、256kのコンテキスト、画像認識機能、Apache 2.0。Python、TypeScript、Rustでは、チャットでもエージェントでも優秀です。Q4で約6.6 GB。
Devstral 24B (Mistral AI)
コードエージェントに特化。ライセンスはApache 2.0。Clineで複数ファイルを変更するなら、16 GB環境での決定版。Q4で約14 GB。
Qwen3-Coder 30B-A3B
コード向け MoE（アクティブなパラメータは3Bなので高速）、コンテキストは256k。24 GBの構成向け：Copilot に匹敵する高性能なチャット＋エージェント。Q4では約19 GB。
Qwen 3.8 27B
2026年の「Copilotに近い存在」（2026年8月14日リリース）、コンテキスト262k、ビジョン機能、Apache 2.0。24 GBで動作します — 過剰に考えさせないよう、推論を「low」に設定してください。
利用可能なVRAMに応じた推奨モデル
VRAMCline モデル（チャット + エージェント）量子化
6 GBgranite4.2:8bQ4_K_M（約5.3GB）
8 GBqwen3.5:9bQ4_K_M（約6.6 GB）
16 GBdevstral:24b / gpt-oss:20bQ4 / MXFP4 (~14 GB)
24 GB+qwen3-coder:30b / qwen3.8:27bQ4（約18～19GB）
→
Clineは指示に従うモデルを好む
単純な自動補完とは異なり、エージェントモードは複数のステップからなる指示を送信します。モデルは-base版ではなくinstruct/chat版を優先してください。より高い信頼性を得るには、VRAM容量が許す場合、より大きなモデル（Devstral 24B、Qwen3-Coder 30B）に切り替えてください。

#1. Clineをインストール

  1. 01
    Ollama のインストール
    まだインストールしていない場合は、ガイド「Windows/macOS/LinuxにOllamaをインストールする」を参照する。Ollamaはバックグラウンドでモデルを実行するエンジンです。
  2. 02
    モデルをダウンロード
    以下のコマンドで、VRAM容量に適したコーディング用モデルをダウンロードしてください。
  3. 03
    Cline エクステンションをインストールする
    VS Codeでは、Extensions（拡張機能）（Ctrl+Shift+X）→ Clineを検索 → Install。JetBrainsでは、プラグインのマーケットプレイスを利用してください。
  4. 04
    パネルを開く
    左側のサイドバーに Cline のアイコンが表示されます。クリックして、チャットとエージェントのパネルを開いてください。
ダウンロードするモデル
# Modèle principal (chat + agent)
ollama pull qwen3.5:9b

# Plus de VRAM ? Devstral, le spécialiste du mode agent (16 Go)
ollama pull devstral:24b

#2. Ollamaプロバイダーを設定する

Clineはモデルの場所を把握する必要があります。設定（パネル内のギアアイコン）を開き、プロバイダー Ollama を選択し、デーモンのローカルアドレスを入力し、検出されたリストからモデルを選択してください。

プロバイダー設定
Provider     : Ollama
Base URL     : http://localhost:11434
Modèle       : qwen3.5:9b
!
ローカルのプロバイダーが選択されていることを確認してください
Cline はクラウド API との対話も可能です。100％ローカル使用の場合、現在のプロバイダーが Ollama であることを確認してください。遠隔プロバイダーではないことを確認してください——これはプライベート使用と第三者サーバーへのコード送信を区別する唯一の設定です。

#3. チャットモード

チャットモードは、ローカルでCopilot Chatパネルと同等の機能を提供します。質問を投げかけたり、コードを貼り付けたり、説明や修正を依頼したりできます。

チャットを開く
サイドバーのClineアイコンをクリックしてください。会話がパネルに表示されます。
コードを添付する
エディタからブロックを選択し、チャットのコンテキストに送ることで、モデルがその内容を検討できます。
ファイルを参照する
Clineはプロジェクト内のファイルを参照し、適切なコンテキストに基づいて回答できます。すべてをコピー＆ペーストする必要はありません。
ローカルに履歴を保存する
あなたの会話はあなたのマシン上に残ります。クラウドに同期されることはありません。

#4. エージェントモード

この点で、Cline は単なるチャットよりも踏み込んだ機能を提供します。エージェントモードでは、ディレクトリ構造を読み取り、ファイルを開き、複数のファイルにまたがる変更を提案し、コマンドを実行できます。それぞれの操作には、ユーザーの承認が必要です。

計画を立ててから実行
フランス語でタスクを説明してください（「ajoute un endpoint /health et son test」）。Clineは計画を提示し、その後、変更を段階的に適用します。
Diffが承認されました
各変更は差分（diff）として提示され、承認するか拒否するかを選べます。常に自分で制御できます。
承認が必要なコマンド実行
エージェントはコマンドの実行（テスト、ビルド）を提案できます。明示的な承認がなければ、何も実行されません。
エージェント向けの指示例
- Ajoute du logging pour tracer les entrées/sorties
- Convertis cette fonction en async/await
- Extrais ce bloc dans un fichier util.ts et mets à jour les imports
- Écris des tests unitaires pour les cas limites
→
エージェントにコンテキストを提供してください
指示が具体的であるほど（対象ファイル、期待する動作、スタイル上の制約）、より良い結果が得られます。24Bモデル（Devstral）は、9Bモデルよりも複数ステップの指示に忠実に従います。

#5. 自動補完：Tabby または Twinny

重要な点として、Clineはチャットアシスタントとエージェントの機能を備えていますが、入力中に「灰色の文字」で候補を示すインライン自動補完は提供しません。Copilotのような使い勝手を得るには、専用の拡張機能を追加し、それもOllamaに接続してください。

Tabby
セルフホスト型の自動補完拡張機能で、複数の開発者が同じGPUを共有する場合に最適です。行ごとの補完候補がグレーで表示され、Tabキーで採用できます。
Twinny
自動補完とチャット機能を備え、Ollama に直接接続する軽量な VS Code 拡張機能です。一人で開発する際、大量のコードを入力する作業では Cline の補助として役立ちます。
うまく機能する組み合わせ
チャットとエージェントにはCline、インライン補完にはTabbyまたはTwinnyを使います。どちらも同じOllamaに接続し、どちらを使ってもコードはローカルに留まります。
→
コード補完専用モデル
自動補完（Fill-In-the-Middle）では、qwen2.5-coder:7b-baseが2026年も定番モデルであり（約4.7 GB）、非常に素早く応答します。2024年のモデルが今なおトップクラスにある、数少ない例の一つです。チャット／エージェント用モデル（Qwen 3.5 9B、Devstral 24B）は、Cline用に使い続けてください。

#パフォーマンスと高度な設定

num_ctxが高め
Ollama において、num_ctxを16384に設定することで、エージェントが多くのコンテキスト（ファイル、差分など）を送信できるようになります。Modelfileを介して設定します。
Flash Attention
RTX 30/40/50では、Ollama でFAを有効にします（環境変数OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1）。速度は約+20％向上します。
KVキャッシュが量子化されている
OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0は、コンテキストに必要なVRAM容量を半分にします。エージェントが大きなファイルを扱う場合に非常に重要です。
役割ごとのモデル
自動補完（Tabby/Twinny）にはFIM専用モデル（qwen2.5-coder:7b-base、約4.7GB）、チャットとClineのエージェントには24B/30Bモデル（Devstral、Qwen3-Coder）を使います。Ollamaは、要求されたモデルを読み込みます。
コンテキストウィンドウを拡大
# Modelfile : devstral-16k
FROM devstral:24b
PARAMETER num_ctx 16384
拡張コンテキストモデルを作成
ollama create devstral-16k -f Modelfile
# puis sélectionnez devstral-16k comme modèle dans Cline

#よくある質問

FAQ
クラインは本当にGitHub Copilotを置き換えるのでしょうか？+
チャットとエージェントモード（複数ファイルの読み取り・編集、コマンドの実行）については、はい。入力中に「灰色のテキスト」で候補を表示するインライン自動補完については、いいえ。Clineにはこの機能がありません。同じOllamaに接続するTabbyまたはTwinnyを追加すれば、この便利な機能を再び使えます。
Continue.devを使い続けないのはなぜですか？+
Continueは2026年6月にCursorに買収されました。開発はCursorで続いています（v2.0.0が最新の安定版）が、独立した製品としての将来は不透明です。拡張機能は今もインストールでき、Apache 2.0ライセンスのコードを実行することも引き続き合法ですが、更新や修正はありません。MITライセンスのオープンソースで、活発に開発されているClineが、移行先を一本化する際の推奨候補です。
8GBのVRAMしか持っていない場合、どのモデルを選べばよいですか？+
Qwen 3.5 9BのQ4_K_M版（約6.6 GB）は8 GBのVRAMに余裕を持って収まり、2026年もこの容量帯で最良の選択肢です（256kのコンテキスト、多言語対応、画像認識対応）。VRAMに本当に余裕がない場合は、Granite 4.2 8B（約5.3 GB）のほうがさらに省メモリです。どちらもチャットには十分です。より信頼性の高い複数ステップのエージェントモードを使うには、必要なVRAM（16 GB）を確保でき次第、Devstral 24Bに移行してください。
Clineを使うと、自分のコードがインターネット経由で送信されますか？+
いいえ。現在のプロバイダーがOllama（http://localhost:11434）である限り、送信されません。ClineはクラウドAPIにも対応しているので、設定でローカルのOllamaが選択されていることを確認してください。100％プライベートな利用と第三者サーバーへの送信を分けるのは、この設定です。
ClineはVS Codeだけでなく、JetBrainsでも動作しますか？+
はい。ClineはVS CodeとJetBrainsのIDEの両方で利用でき、JetBrainsのIDEではプラグインマーケットプレース経由で入手できます。Ollamaプロバイダーの設定とモデルの選択は、どちらの環境でも同じです。

#結論

約二十分で、100%ローカルのコードコパイロットが完成します。チャットとエージェントモードにはCline、コードモデルには最新モデル（Qwen 3.5 9B、またはエージェント用にDevstral 24B）をOllamaエンジンとして使用し、インライン自動補完にはTabbyまたはTwinny（qwen2.5-coder:7b-baseを使用）を組み合わせます。コードはマシンから離れることがなく、オフラインで作業でき、使用する言語に応じてモデルを自由に切り替えることができます。調整に費やす時間を短縮し、実績のあるベースから始めたい場合は、有料ガイド「Copilote de code local」が、Ollama + Cline + Aiderの完全な設定パックをすぐに使える形で提供しています。

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