3行でいうと

  • LM Studioは0.3.17（2025年6月25日の告知）から、MCPのホストとして公式に対応しています。
  • Ollama本体の文書には、MCPをつなぐ手順は見つかりません。Open WebUIは、MCPに対応しています。
  • MCPのサーバーは、あなたの権限で動く普通のプログラムです。入れる前に、出どころを確かめます。
  • 道具の説明が多いと、ローカルのAIの会話の長さをすぐ使い切ります。

この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。この記事は公式の文書を読んでまとめたものです。つないだときの使い心地や、各モデルの道具の使い方の上手さは、確かめていないので書いていません。

先に結論

MCP（Model Context Protocol）は、AIのアプリが、外の道具やデータにつながるための共通の規格です。MCPの公式サイトによると、現在の版は「2026-07-28」です。

読んだ範囲でいえば、状況は次のとおりです。

見立てです。最初の1つは、LM Studioで、読み取りだけの道具から試すのが安全だと思います。確認の画面があり、道具の許可を1回ずつ出せるためです。

前提：言葉の整理

MCPの公式の説明では、パソコンの中で動くサーバーはstdio、遠隔のサーバーはStreamable HTTPが典型です。

LM Studio：公式に対応

対応の経緯と、つなぎ方

LM Studioの2025年6月25日の告知によると、0.3.17でMCPに対応しました。ローカルのサーバーも遠隔のサーバーも使えます。つなぎ方は2つです。

  1. アプリの右側にある「Program」タブで、「Install」から「Edit mcp.json」を開き、設定ファイルを書く。
  2. 「Add to LM Studio」ボタン（ディープリンク）を使う。対応するサーバー側がボタンを用意している場合のみ。

設定ファイルの書き方は、Cursor（開発用エディタ）のmcp.jsonの書き方にそろえています。ファイルの場所は、macOSとLinuxでは ~/.lmstudio/mcp.json です。公式の文書は、アプリ内のエディタで編集するよう勧めています。

保存すると、LM Studioが自動でサーバーを読み込みます。サーバーごとに別のプロセスを起動します。npxやuvxなどで動くサーバーなら、それらがパソコンにあって、PATH（コマンドを探す場所）に通っている必要があります。

mcp.jsonの例（公式文書の例です。この記事では、実行していません）

LM Studioの文書にある、Hugging FaceのMCPサーバーの例です。

{
  "mcpServers": {
    "hf-mcp-server": {
      "url": "https://huggingface.co/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <YOUR_HF_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

<YOUR_HF_TOKEN> は、自分のHugging Faceのトークンに置き換えます。文書は、手で追加するときに、"mcpServers": { の後から、閉じる } の前までだけを写すよう注意しています。

パソコンの中で動かす例として、MCPの公式文書には、ファイルを扱うサーバーの設定があります（Claude Desktop向けの設定ですが、mcpServers の形は同じです）。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
               "/Users/username/Desktop"]
    }
  }
}

これは公式文書の例を短くしたものです。この形がLM Studioでそのまま動くかは、この記事では確かめていません。MCPの文書は、このサーバーが動くにはNode.jsが要ると説明しています。また、渡したフォルダーのファイルを、自分の権限で読み書きできる、とも書いています。

確認画面

LM Studioの告知によると、モデルが道具を呼ぶとき、確認のダイアログが出ます。引数（渡す値）を見て、必要なら書き換えてから実行できます。「毎回許可」と「今回だけ許可」を選べ、「毎回許可」にすると、その道具では確認が出なくなります。変更は、アプリの設定の「Tools & Integrations」でできます。

遠隔のサーバーとOAuth

LM Studioの文書によると、OAuth（ログイン画面を経由して許可を出す方式）に対応するサーバーなら、ブラウザでログインするだけで道具がつながります。トークンは、承認後に安全に保存される、と書かれています。サーバー側が事前登録を求める場合は、mcp.jsonに auth を書き、コールバックのアドレスに http://127.0.0.1:33389/mcp-oauth-callback を使うとあります。

プログラムから使う（REST API）

LM Studio 0.4.0以降は、REST APIのチャット命令でも、MCPが使えます。その場で指定する「一時的なサーバー」と、mcp.jsonに登録した「事前設定のサーバー」の2通りです。それぞれ、サーバーの設定画面で、許可の設定を有効にする必要があります。

allowed_tools で、モデルが使える道具を絞れます。文書は、絞ると、モデルに渡す道具の説明が減って、プロンプトの処理が速くなる場合がある、と書いています。指定しなければ、そのサーバーの全部の道具が使えます。

Ollama系：本体と、つなぐアプリ

Ollamaの公式文書には、「ツール呼び出し」のページがあり、モデルが道具を呼び出して、結果を返答に含める機能が説明されています。Ollamaのモデル一覧には「tools」の印があり、道具を呼べるモデルがわかります。

一方、僕らが読んだ範囲のOllamaの文書（ツール呼び出し、連携の一覧）に、OllamaがMCPのホストとして動く、という説明は見つかりませんでした。ollama-pythonの例には、MCPの「サーバー」を作る例（Web検索）があり、CursorやCline、Open WebUIなどのMCPクライアントから使えると書かれています。見立てです。これは、Ollamaの機能を道具として提供する側の例で、OllamaがMCPをつなぐ側になる話とは別だと読みました。

ここで、Ollamaを裏側のモデルとして使えるアプリが選択肢になります。Open WebUIの文書によると、次のとおりです。

Ollamaの連携の一覧には、Goose、Cline、Zedなどの名前もあります。これらがMCPに対応するかは、各アプリの文書によるので、この記事では確かめていません。

選び方・判断の基準

見立てです。

  1. 画面で試したいなら：LM Studio。mcp.jsonに1つ足し、確認画面を見ながら使う。
  2. Ollamaを使っている人は：まず、使いたいアプリ（Open WebUIなど）がMCPに対応するかを、そのアプリの文書で確かめる。
  3. 道具は最小限に：入れる道具の数を絞る。数が多いと、モデルに渡す説明が増える。
  4. モデルは、道具を呼べるものを：LM Studioのモデルページの「Capabilities」欄に「tool use」と書かれたもの、Ollamaで「tools」の印があるものを選ぶ。

よくあるつまずき

安全のために

MCPの公式文書（Local Server Security）は、ローカルのMCPサーバーを、「インターネットから取ってきたコードを、あなたのアカウントの子プロセスとして動かすもの」と説明しています。環境変数、あなたのアカウントが読めるファイル（SSHの鍵、クラウドの認証情報、ブラウザの情報など）、外への通信に、制限なく触れうる、とあります。stdioの通信は、守りの境界ではない、とも書かれています。

文書が挙げている対策のうち、主なものは次のとおりです。

また、MCPの公式のサーバー集は、見本の実装であり、そのまま本番に使うものではない、安全性は自分で評価するように、と注意しています。

LM Studioの文書も、信用できない出どころのMCPは入れない、と繰り返し警告しています。

気をつけること

出典

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