VSCodeとOllamaでGithub Copilotをローカルで使うガイド

◉ 2025.10.14 · 7min

はじめに：GitHub Copilotのbyok機能でOllamaとローカルで接続

Visual Studio Code（VSCode）のGitHub Copilot拡張機能には、byok（Bring Your Own Key）という仕組みがあり、外部のAIモデルやローカルLLMを利用できるようになっています。
この機能を使うことで、OllamaのローカルLLMをGitHub Copilotのチャット機能やコード補完で直接利用可能です。

なお、byokはMCP（Model Context Protocol）やOllamaのREST APIとは異なる仕組みです。MCPは複数のAIツールを統一的に扱う通信プロトコルで、過去にはMCPブリッジを使いOllamaを連携させる方法や、REST APIを使う拡張機能もありました。しかし現在では、GitHub CopilotのbyokによるOllama直接接続が最もシンプルで推奨される方法です。

byok（Bring Your Own Key）とは

「byok」とは “Bring Your Own Key” の略で、GitHub Copilot拡張機能が提供する仕組みです。
ユーザーが自分の環境で用意したAIモデルやローカルLLMをCopilotから利用できるようにする機能で、Ollama連携もこの仕組みを使って実現します。

設定は非常にシンプルで、Ollamaをデフォルト設定（http://localhost:11434）で起動していれば、追加設定なしで自動的に利用可能です。

補足：byokの設定変更が必要なケース

以下の場合は、VSCodeの設定でgithub.copilot.chat.byok.ollamaEndpointを指定します：

Ollamaのポート番号を変更している場合
別のマシンで動作しているOllamaを利用する場合

設定例（settings.json）：

{
  "github.copilot.chat.byok.ollamaEndpoint": "http://localhost:11434"
}

使い方：VSCodeでOllamaを利用する手順

ここでは、Ollama、VSCode、Github Copilotについては利用経験があり、インストールは完了しているものとして説明します。またOllamaではコーディング支援に適したモデルを予め準備しておくと便利です。

バックグラウンドでOllamaを起動します。デフォルトではhttp://localhost:11434で待機となります。

$ ollama serve

VSCodeを起動し、チャット欄を開きます。チャット欄下のモデル名をクリックします。

モデルの一覧表示から「モデルの管理」をクリックします。

コマンドパレットに一覧が出るので、一覧から「Ollama」を選択します。

Ollamaに予め導入済みのモデルが表示されるので、使いたいモデルをチェックしOKを押します。

VSCodeのチャットパネルまたはコード補完でOllamaモデルを選択して利用となります。

これだけで、ローカルのOllamaモデルがGitHub Copilotから利用可能になります。

参考：MCPブリッジを使う方法（非推奨）

過去には、OllamaのHTTP APIをMCP（Model Context Protocol）サーバー仕様に変換するNode.js製ツール「@rawveg/ollama-mcp」や「@etnlbck/ollama-mcp」を使う方法もありました。

（参考）MCPブリッジ手法（旧来）

名称	公式リンク	現状	メモ
@rawveg/ollama-mcp	GitHub リポジトリ	参考（旧来の暫定手法）	Ollama の REST を MCP 風に橋渡し。VS Code の最新環境では byok 直結が推奨。
@etnlbck/ollama-mcp	MCPディレクトリ掲載	参考（更新停滞の報告あり）	実装の整合性や保守状況に注意。一般ユーザーには推奨しにくい。

MCPは複数のAIモデルやツールを統一的に扱うための通信プロトコルですが、OllamaはMCP非対応のため、ブリッジツールが必要でした。
しかし現在では、GitHub CopilotのbyokによるOllama直接接続が最もシンプルで推奨される方法です。

MCPブリッジの設定例（参考）

VSCodeのプロジェクト直下に .vscode/mcp.json を作成し、以下を記述：

{
  "servers": {
    "ollama": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@rawveg/ollama-mcp"],
      "env": {
        "OLLAMA_API": "http://localhost:11434"
      }
    }
  }
}

この方法は現在では非推奨ですが、MCPプロトコルの理解や、将来的にOllamaが公式MCP対応した際の参考として知っておくと役立つかもしれません。