Claude や ChatGPT を使うと、あなたの質問と、AI がそのために読む計画の抜粋は、事業者のデータセンターを通ります。顧客データを含む案件や秘密保持契約のある案件では、この道は使えません。LM Studio はそこを逆にします。言語モデルはあなたの Mac 上で動き、同じ MCP 標準で Merlin サーバーと対話し、質問も回答もインターネットなしで手元に残ります。以下に、セットアップ、メモリ別のモデル推奨、そしてローカルモデルがぶつかる限界をまとめました。
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LM Studio では何が違うのか
Claude や ChatGPT では、あなたの質問とそのために読まれた計画データがインターネット上のサーバーへ送られます。そこでモデルが計算し、回答が返ってきます。LM Studio ではモデルがあなたのマシン上で動き、どちらもそこに留まります。
| Claude、ChatGPT | LM Studio | |
|---|---|---|
| モデルはどこで計算するか | 事業者のデータセンター | あなたの Mac |
| Mac から何が出ていくか | 質問と、読み取られた計画の抜粋 | 何も出ていかない |
| モデルの大きさ | 非常に大きい | RAM 次第で小〜中 |
| インターネットは必要か | 必要 | 不要 |
LM Studio は Merlin の公式ドキュメントには載っていません。それでも動くのは、Claude Desktop と同じ設定ファイルでローカルの MCP サーバーをつなぐからです。私たち自身も使っていますが、このアプリのサポートはお約束できません。
必要なもの
- 最新バージョンの Merlin Project
- Mac 版 LM Studio、無料
- 中程度のモデルを動かすならメモリ 16 GB 以上の Mac。8 GB でも小さめのモデルなら動きます
- モデルファイル用に 5〜10 GB 程度の空き容量
ステップ1と2: Merlin Project を準備する
Merlin 側はほかのクライアントと何も変わりません。
- サーバーをインストールします。 Merlin Project の Merlin Project メニューから Install MCP Server を選びます。Merlin が小さなプログラムを Mac に置きます。AI クライアントと計画をつなぐ橋です。パスはインストーラーが表示します。
/usr/local/bin/merlinproject-mcpです。 - プロジェクトを共有します。 プロジェクトを開き、ツールバーの AI Tools をクリックします。AI ツールによるドキュメントの操作を許可 にチェックを入れると、アイコンが塗りつぶされて表示されます。共有はそのプロジェクト1つだけに適用され、ほかのプロジェクトはサーバーから見えないままです。クライアントが接続すると、アイコンは青に変わります。
ローカル · 読み取り専用 · 外部から到達不可。 サーバーはあなたが共有したプロジェクトしか読まず、データを一切変更せず、外部からは誰も到達できません。クラウド型のクライアントが読み取ったデータをどこまで見るかは、データ保護の記事で説明しています。
ステップ3: モデルをダウンロードする
LM Studio でモデル検索を開き、モデルをダウンロードします。決め手は2つです。モデルがあなたの Mac に収まること、そして ツール呼び出し（tool calling、LM Studio ではモデルにハンマーのアイコンが付きます）に対応していることです。この能力がなければ、正しく設定しても、モデルは Merlin サーバーに話しかけられません。
| メモリ | モデルの大きさ | 例 |
|---|---|---|
| 8 GB | 40億パラメータ前後 | Qwen3 4B |
| 16 GB | 80億パラメータ前後 | Qwen3 8B |
| 32 GB 以上 | 140億〜300億パラメータ | Qwen3 14B、Qwen3 30B-A3B |
Qwen3 ファミリーはツール呼び出しを安定してこなし、LM Studio から直接入手できます。4ビット量子化（名前に Q4 と付きます）を選んでください。品質の低下はわずかで、必要なメモリは半分になります。
動画では Google Gemma 4 E4B を使っています。このモデルは計画をきれいに読み取りますが、長い依存関係の連なりや多段階の計算では早々に限界に達します。最初の1つに留まらず、複数のモデル、そして別のモデルファミリーも試してください。あなたの Mac で使いものになるのはどれか、それは自分の計画で比べて初めてわかります。
モデルを読み込めば、もう会話できます。ただ、まだあなたのプロジェクトを知りません。
ステップ4: Merlin サーバーを書き加える
LM Studio は Claude Desktop と同じ設定ファイルを使います。
- LM Studio で Program の領域（右サイドバー）に移ります。
- Install の下の Edit mcp.json をクリックします。
- 次のブロックを書き加えて保存します。
merlin-project の設定ブロック mcp.json
{
"mcpServers": {
"merlin-project": {
"command": "/usr/local/bin/merlinproject-mcp"
}
}
}ここでも同じです。書き加えるだけにして、すでにある内容は何も削除しないでください。保存すると LM Studio に merlin-project が表示されます。再起動は不要です。入力欄の下にあるプラグのアイコンから、チャットでサーバーを有効にします。
証明: Wi-Fi を切っても計画は答える
メニューバーで Wi-Fi を切ります。ネットワークなし、外部への接続なし。その状態でプロジェクトに尋ねます。
プロンプト: 次に控えている日程は何ですか？
アクティブなプロジェクトから、今後4週間のすべてのマイルストーンと重要な日程を時系列で挙げてください。日程ごとに、先行アクティビティの現在の状態と、その日程が現実的かどうかの評価を添えてください。モデルが Merlin サーバーを呼び出し、日程を読み、答えます。そのどれもが Mac の外に出ていません。あなたの質問も、あなたの計画もです。最初のツール呼び出しのとき、LM Studio はモデルがサーバーを使ってよいか尋ねます。セッションにつき一度だけ承認してください。
その代償
ローカルモデルは Claude や GPT より小さいものです。読み取り、要約、一覧化はうまくこなします。込み入った計算、長いクリティカルパス、モンテカルロシミュレーションになると差が出ます。回答の精度が落ち、時間もかかります。加えて、少し多めのセットアップとモデル選びの手間がかかります。
データがどうあってもマシンの外へ出せないのなら、それでもこれがいちばん強い道です。何を重く見るかはあなたが決めます。3つ目の選択肢は併用です。機密性の高いプロジェクトには LM Studio、それ以外には Claude Desktop。Merlin サーバーは同じまま、AI 側だけが入れ替わります。
代替手段: Ollama
Ollama は Mac でローカルモデルを動かすもう1つの一般的な選択肢で、画面を持つアプリではなくターミナルで動きます。Ollama 自体は MCP サーバーをつなぎません。Ollama をモデルの供給元として使い、かつ MCP を話すクライアントが別途必要になります。始めるだけなら LM Studio のほうが近道です。モデル選び、チャット、MCP の設定が1か所にまとまっているからです。
チェックリスト「クラウドなしの AI」
練習には動画のサンプルプロジェクト Produktlaunch Phoenix が向いています。計画へのさらなる質問は プロンプトライブラリ に、セットアップ手順はすべてこちらにあります。
- Claude Desktop: 1ファイルに1ブロック、再起動
- LM Studio （この記事）: モデルをダウンロード、1ファイルに1ブロック
- Claude Code: コマンド1つ
- Codex: コマンド1つ
- Antigravity: 1ファイルに1ブロック、完全な再起動
- ChatGPT: コピーブリッジまたはインテリジェントアシスタント
- どの AI クライアントが合うか
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