Ollama実践入門──ローカルLLMをMacBook上で動かしてRAG・MCPと組み合わせる【2026】
Zenn / 5/5/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- Ollamaを使ってMacBook上でローカルLLMを動かす手順と、実運用までの流れを実践的に紹介しています。
- ローカルLLMにRAG（検索拡張生成）を組み合わせることで、手元データを参照した回答生成を行う方法が説明されています。
- MCP（Model Context Protocol）と組み合わせることで、ローカルLLMの周辺連携（コンテキスト提供やツール連携）を構築する方向性が示されています。
- 2026年版として、ローカル推論・統合アーキテクチャを「組み合わせて動かす」ことを主眼に学べる内容になっています。
はじめに
「LLMを使いたいけどAPIコストが気になる」「機密データをクラウドに送りたくない」「オフラインで動かしたい」──そんなときの答えが Ollama です。
OllamaはLlama・Gemma・Qwenなど主要なオープンソースLLMを、コマンド1行でローカル実行できるツールです。GPUは必須ではなく、M1以降のMacBookのCPUでも実用的な速度で動きます。
2026年現在、個人開発のプロトタイピングフェーズでは「まずOllamaで無料検証 → 必要なら有料APIへ移行」が標準的なパスになっています。
本記事では、セットアップから始まり、LangChain・RAG・MCP...
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