OpenCode と Ollama の設定方法：ローカル coding agent 実践ガイド

ollama launch opencode で開始

OpenCode と Ollama を確認し、ollama list で model が見える状態にします。対象 repository に移動して ollama launch opencode を実行します。

公式 launcher は model 取得、integration、64K context、OpenCode 起動をまとめて処理するため、最初に試す方法です。

各レイヤーの役割

OpenCode は agent UI、Ollama は model runtime です。repository の file と command 権限は別の security boundary です。

小さな test repository、clean な Git、backup から始め、read-only の確認後に限定的な edit を許可します。

launcher が設定する内容

interactive menu で OpenCode と推奨 model を選ぶと Ollama-backed 接続が準備されます。

local model は RAM/VRAM を使い、cloud model は local 負荷を減らす代わりに internet と data transfer が必要です。

opencode.json の手動設定

launcher が model を見つけない場合や endpoint を固定したい場合は manual config を使います。OpenCode は OpenAI-compatible adapter と local v1 endpoint を案内しています。

your-model を ollama list の正確な tag に置き換えます。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama (local)",
      "options": { "baseURL": "http://localhost:11434/v1" },
      "models": { "your-model": { "name": "your-model" } }
    }
  }
}

64K context の設定

context が小さいと tool call 品質低下や OOM が起きます。coding agent には 64K 以上が推奨されています。

manual model は Modelfile で num_ctx を設定します。memory が足りない場合は model と対象 file を小さくします。

FROM your-model
PARAMETER num_ctx 65536

用途と hardware で model を選ぶ

editor、index、test、context cache を含めても安定する model を選びます。まず小型 model で実 task を試します。

cloud model は大規模 task に有効ですが privacy と network 条件が変わります。

接続トラブルの切り分け

model が出ない場合は Ollama service、ollama list、base URL、tag を順に確認します。

停止する場合は scope と model を縮小し、command failure は permission と working directory を確認します。

安全な最初の coding task

最初は repository の説明と plan のみ依頼し、1つの限定 patch と test を許可します。最後に git diff を確認します。

Ollama endpoint を無防備に公開せず、secret を prompt に含めないでください。