--- title: "Bright Data の Bright Data MCP を LM Studio に統合する" slug: lm-studio-with-web-mcp date: 2025-10-20T06:46:30+00:00 modified: 2025-11-04T08:43:59+00:00 permalink: https://brightdata.jp/blog/ai/lm-studio-with-web-mcp type: blog --- [ ブログ ](https://brightdata.jp/blog "ブログ") / [AI](https://brightdata.com/blog/ai) [AI](https://brightdata.com/blog/ai) # Bright Data の Bright Data MCP を LM Studio に統合する 高度なウェブ検索とライブデータ分析のためのBright DataのウェブMCPツールを統合することで、ローカルLM Studio AIモデルをスーパーチャージする方法をご覧ください。 3 分読 [ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) [Antonello Zanini Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) ![LM Studio × Bright Data MCP](https://media.brightdata.jp/2025/10/LM-Studio-%C3%97-Bright-Data-MCP.png) この記事では - LM Studioとは何か？ - Bright Data の Bright Data MCP ツールを使用してローカル AI モデルを拡張する意味がある理由。 - LM StudioでBright Data MCPを使用してAIをより強力にする方法。 さっそく見ていきましょう！ ## LM Studioとは？ [LM Studio](https://lmstudio.ai/)は、LLM をオフラインで実行できるデスクトップアプリケーションです。このアプリケーションは、オープンソースの LLM を検索、ダウンロード、操作するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。技術的な専門知識は必要ありません。 LM Studio の主な機能は以下の通りです： - **マルチプラットフォーム対応**：このアプリケーションは、Windows、macOS、Linux で利用可能です。 - **ローカルでプライベートな処理**：データはあなたのコンピュータに保存され、プライバシーとセキュリティは万全です。 - **オフライン操作**：インターネット接続なしでモデルを実行し、作業を中断させません。 - **簡単なセットアップ**：LLMのインストールと実行を簡素化し、初心者からプロフェッショナルまで高度なAIを利用できるようにします。 - **ユーザーフレンドリーなインターフェース**直感的なGUIと、LLMを使った実験のためのチャット機能を内蔵。 - **モデルの多様性**：[GGUFの](https://huggingface.co/docs/hub/en/gguf)ような形式のオープンソースLLMを幅広くサポートしており、簡単に発見してダウンロードすることができます。 - **ローカル推論サーバー**：OpenAI APIを模倣したローカルのHTTPサーバーをホストしており、ローカルのLLMを他のアプリケーションに簡単に統合できます。 - **カスタマイズ**：温度やコンテキストのサイズなど、モデルのパラメータを調整します。 - **CLI統合**：[`lms を`](https://github.com/lmstudio-ai/lms)使用して、コマンドラインから LM Studio インスタンスに直接接続できます。 - **拡張性**：MCPサーバーの[プラグインや](https://lmstudio.ai/docs/typescript/plugins)ツールを[使用して、](https://lmstudio.ai/docs/typescript/plugins)ローカルのAIモデルを拡張できます。 ## Bright Data の Bright Data MCP を LM Studio に接続する理由 バージョン 0.3.17 以降、[LM Studio は MCP ホストとして動作](https://lmstudio.ai/docs/app/plugins/mcp)します。これは、MCP サーバをデスクトップアプリケーションに接続し、そのツールを AI モデルで使用できるようにすることを意味します。 LM Studio は、ローカルとリモートの両方の MCP サーバをサポートしています。LM Studio は、ローカルとリモートの両方の MCP サーバをサポートしています。同時に、ローカルを第一に考える LM Studio では、ローカルの MCP サーバに接続することが最も理にかなっています。 その好例が、Bright Data の[**Bright Data MCP**](/ai/mcp-server) サーバーで、[オープンソースパッケージとしても](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp) [リモートサーバーとしても](https://docs.brightdata.com/mcp-server/remote/quickstart)利用できます。これは、オープンソースパッケージとしてもリモートサーバーとしても利用可能です。これにより、AIモデルは最近のウェブデータを取得し、人間のようにウェブページと対話することができるようになり、モデルが内蔵する主な制限のほとんどを克服できるようになります。 より詳細には、Bright Data MCPは[60以上のAIのためのツールを](https://docs.brightdata.com/mcp-server/tools)公開しており、これらはすべてBright Dataのウェブインタラクションとデータ収集のためのインフラによって動いている。 [無料版でも](/blog/ai/web-mcp-free-tier)、2つの便利なツールにアクセスできます： **ツール****ツール**`検索エンジン`Google、Bing、Yandexの検索結果をJSONまたはMarkdownで取得します。`scrape_as_markdown`ボット検知やCAPTCHAを回避して、あらゆるウェブページをクリーンなMarkdownフォーマットにスクレイピングする。この2つ以外にも、Bright Data MCPには、クラウドブラウザとのインタラクションのためのツールや、YouTube、Amazon、LinkedIn、TikTok、Google Mapsなどのプラットフォームにわたる構造化データフィードのための数十の特別なツールが付属しています。 Bright Data MCPが実際に使われている様子をLM Studioでご覧ください！ ## Bright DataのBright Data MCPツールをLM StudioでLocal AIのために使用する方法 このステップバイステップでは、LM Studio を Bright Data MCP のローカルインスタンスに接続する方法を説明します。このセットアップにより、コンピュータ上で直接 AI を利用することができます。 具体的には、AI モデルが MCP サーバが提供するツールを使用して Google Maps のレビューをリアルタイムで取得し、フィードバック分析を行います。これは、[この統合によってサポートされる多くのシナリオの](/ai/web-access)一つに過ぎません。 以下の説明に従って始めてください！ ### 前提条件 このチュートリアルに従うには、以下のものが必要です： - LM Studio v0.3.17 以降がローカルにインストールされていること。 - 有効な API キーを持つ Bright Data アカウント。 次のステップに進みますので、まだ何も設定する必要はありません。 ### ステップ #1: LM Studio のインストール お使いのオペレーティングシステム用の[LM Studio インストーラをダウンロード](https://lmstudio.ai/download)し、アプリケーションをローカルにインストールします。 LM Studio のバージョン 0.3.17 以降を使用していることを確認してください。すでに LM Studio がインストールされており、ローカル LLM が設定されている場合は、最新バージョンにアップデートしてください。その後、ステップ#3 へ進んでください。 そうでない場合は、LM Studio を開き、初期セットアップウィザードを完了（またはスキップ）すると、以下の画面が表示されます： ![LM Studio in action](https://media.brightdata.com/2025/10/image-124-1024x649.png)素晴らしい！これで LM Studio はインストールされ、使用できるようになりました。 ### ステップ #2: LLM のダウンロード LM Studio は、ローカルの AI モデルによってのみ動作します。幸いなことに、LM Studioにはモデルダウンローダーが内蔵されており、[Hugging Faceから](https://huggingface.co/)サポートされているモデルを簡単に取得することができます。 モデルをダウンロードするには、まず左サイドバーの “Search “アイコンをクリックします： ![Clicking the “Search” icon](https://media.brightdata.com/2025/10/image-125.png)すると、次のようなモーダルが開きます。モデル検索 “タブにいることを確認してください： ![The “Mission Control” modal for model search](https://media.brightdata.com/2025/10/image-126-1024x650.png)ここで、モデルを検索し（例：`llama`,`gemma`,`lmstudioなど`）、選択し、[“Download “をクリックしてローカルに取得します](https://lmstudio.ai/docs/app/basics/download-model)。 この例では、[Qwen3 4B Thinking 2507を](https://lmstudio.ai/models/qwen/qwen3-4b-thinking-2507)使用します： ![Downloading Qwen3 4B Thinking 2507](https://media.brightdata.com/2025/10/image-127-1024x654.png)これは、ツール呼び出しをサポートする強力なモデルです（”Capabilities “セクションの “Tool Use “ラベルに注目してください）。[Qwen3がウェブデータのスクレイピングに有効であることが証明されている](/blog/ai/web-scraping-with-qwen3)ことを覚えておいてください。 **注**：ツール使用をサポートする他のモデルでも動作します。好きな方を選んでください。 ダウンロードしたら、AIモデルをアプリケーションに設定します： ![Note the downloaded local model](https://media.brightdata.com/2025/10/image-128-1024x80.png)素晴らしい！これで LM Studio は完全に動作するようになった。これで LM Studio は完全に動作するようになりました。 ### ステップ #3: Bright Data の Bright Data MCP をローカルでテストする LM Studio で Bright Data MCP への接続を設定する前に、お使いのマシンで実際にサーバを実行できるかどうかを確認する必要があります。 まず、[Bright Data のアカウントを作成](/?hs_signup=1)します。既にアカウントをお持ちの場合は、[ログインするだけです](/cp/start)。簡単なセットアップについては、アカウントの “[MCP](/cp/mcp)” セクションの説明を参照してください： ![The “MCP” section in your Bright Data account](https://media.brightdata.com/2025/10/image-113-1024x548.png)それ以外の場合は、以下の説明をご覧ください。 まず、[Bright Data APIキーを取得してください](https://docs.brightdata.com/api-reference/authentication#generating-an-api-key%3A)。すぐに必要になりますので、安全な場所に保管してください。Bright Data MCPの統合プロセスを簡素化するため、APIキーには*Admin*権限があると仮定します。 次に、以下のコマンドでBright Data MCPをあなたのマシンにグローバルにインストールします： ```none npm install -g @brightdata/mcp ``` 以下のコマンドを実行して、MCPサーバーが動作することを確認してください： ```none API_TOKEN="" npx -y @brightdata/mcp ``` または、PowerShellでも同じです： ```none Env:API_TOKEN=""; npx -y @brightdata/mcp ``` ` の`プレースホルダーを Bright Data API トークンに置き換えてください。これらのコマンドは必要な`API_TOKEN`環境変数を設定し、[`@brightdata/mcp`](https://www.npmjs.com/package/@brightdata/mcp)パッケージを実行してBright Data MCPをローカルに起動します。 成功すると、このような出力が表示されます： ![Bright Data MCP startup logs](https://media.brightdata.com/2025/10/image-114-1024x157.png)これは、最初の起動時にBright Data MCPが自動的にBright Dataアカウントに2つのデフォルトゾーンを作成するためです： - `mcp_unlocker`：[mcp\_unlocker: Web Unlocker](/products/web-unlocker)用のゾーンです。 - `mcp_browser`：mcp\_unlocker: Web[Unlockerの](/products/scraping-browser)ゾーン。 mcp\_unlocker: Web Unlocker用のゾーン。Bright Data MCPは、60以上のツールを動かすために、これら2つのBright Data製品に依存しています。 ゾーンが設定されていることを確認したい場合は、Bright Dataダッシュボードの “[プロキシ＆スクレイピングインフラ](/cp/zones)“ページにアクセスしてください。テーブルに2つのゾーンが表示されているはずです： ![The mcp_unlocker and mcp_browser zones created by the Bright Data MCP at startup](https://media.brightdata.com/2025/10/image-115-1024x539.png)**注意**: API トークンに*Admin*権限がない場合、2つのゾーンは作成されません。この場合、手動で定義し、[GitHub にあるように](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#advanced-configuration)環境変数で設定する必要があります。 [Bright Data MCPフリー・ティアでは](/blog/ai/web-mcp-free-tier)、MCPサーバーは`search_engineと` `scrape_as_markdown`ツール（およびそのバッチ版）のみを公開します。他のすべてのツールのロックを解除するには、環境変数`PRO_MODE="true "`を設定してProモードを有効にする必要があります： ```none API_TOKEN="" PRO_MODE="true" npx -y @brightdata/mcp ``` または、Windowsの場合 ```none Env:API_TOKEN=""; $Env:PRO_MODE="true"; npx -y @brightdata/mcp ``` プロ・モードは60以上のツールをアンロックしますが、無料版には含まれていません。そのため、[追加料金が発生します](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp?tab=readme-ov-file#-pricing--modes)。 さあ、始めましょう！あなたのマシン上でBright Data MCPサーバーが動作していることを確認しました。これから、LM Studio に接続するための設定を行うので、MCP プロセスを終了してください。 ### ステップ 4: Bright Data MCP 接続の設定 LM Studio で MCP 接続を追加するには、[アプリの`mcp.json`設定ファイルを](https://lmstudio.ai/docs/app/plugins/mcp)編集します。 このファイルは、[Cursor と](https://cursor.com/docs/context/mcp)同じ構文を使用します。 `mcp.json に`アクセスするには、”Show Settings” アイコンをクリックし、右側のサイドバーにある “Program” タブに切り替えます： ![Switching to the “Program” tab](https://media.brightdata.com/2025/10/image-129.png)次に、”Install “ドロップダウンを開き、”Edit mcp.json “オプションを選択します： ![Selecting the “Edit mcp.json” option](https://media.brightdata.com/2025/10/image-130.png)`mcp.json`ファイルが LM Studio で直接開かれます： ![The initial mcp.json file](https://media.brightdata.com/2025/10/image-131-1024x649.png)このファイルに、以下の JSON 設定を貼り付けます： ```none { "mcpServers"：{ "Bright Data"：{ "command"："npx"、 "args": ["-y", "@brightdata/mcp"]、 "env"：{ "API_TOKEN"：""、 "PRO_MODE"："true" } } } } ``` この設定は、先にテストした`npx`コマンドを反映したもので、認証情報と設定として環境変数を使用している： - `API_TOKENが`必要です。先に取得したBright Data APIキーを設定してください。 - `PRO_MODEは`オプションなので、プロモードを有効にしたくない場合は削除してください。 完了したら、”Save “を押してBright Data MCPインテグレーションを適用します： ![Pressing the “Save” button](https://media.brightdata.com/2025/10/image-132-1024x445.png)素晴らしい！これで`mcp.json`タブを閉じ、チャットタブに戻ることができます。 ### ステップ #5: Bright Data MCP ツールが利用可能か確認する LM Studio では、設定された`npx`コマンドを使用して Bright Data MCP サーバをローカルに起動し、そこからツールにアクセスすることができます。 特に、”Program” タブの中に`mcp/bright-data` という新しいプラグインがあるはずです。プラグインのツールを表示\]ボタンをクリックして、すべてのBright Data MCPツールにアクセスできることを確認します： ![Clicking the “View plugin's tools” button](https://media.brightdata.com/2025/10/image-133.png)Proモードが無効になっている場合（デフォルトの動作）、`search_engineと` `scraped_as_markdown`ツール（およびそれらのフェッチ・バージョン）しか表示されません。代わりに、Proモードが有効になっている場合`（PRO_MODE: "true "`が設定されている）、60以上の利用可能なツールがすべて表示されます。 これで、LM Studio における Bright Data の Bright Data MCP サーバーとの統合が成功したことが確認できます！ 次に、`mcp/bright-data`プラグインを有効にしてください： ![Activating the mcp/bright-data plugin](https://media.brightdata.com/2025/10/image-134.png)チャットタブに、アクティブなプラグインとして “bright-data” が表示されます： ![Bright Data listed as one of the plugins/MCP servers](https://media.brightdata.com/2025/10/image-135-1024x657.png)素晴らしい！これで、複数の便利なBright Data MCPツールにアクセスできるAIモデルが完成しました。 ### ステップ#6: AIモデルのツール実行準備 今すぐプロンプトを実行しようとすると、おそらく次のようなエラーが出て失敗するでしょう： *「コンテキストのオーバーフロー時に最初のXXXXトークンを保持しようとしています。コンテキストがオーバーフローしたときに最初のXXXX個のトークンを保持しようとしています。より大きなコンテキスト長でモデルをロードするか、より短い入力を与えてみて*ください。” デフォルトでは、LM Studio は新しくダウンロードされたモデルのコンテキスト長を 4096 トークンに設定しています。これはツールの実行には低すぎます！ この問題を解決するには、モデル選択ドロップダウンの左側にある歯車のアイコンをクリックします。そして、”Context Length “の値を大きくします： ![Changing the context length configs](https://media.brightdata.com/2025/10/image-136-1024x815.png)次に、”Reload to apply changes “ボタンをクリックして変更を保存します。これで、更新された設定でモデルがリロードされます。 完璧です！これでローカルLLMはツール実行の準備が整いました。 ### ステップ#7: スーパーチャージされたローカルAIモデルをテストする LM StudioのローカルAIモデルは、Bright Data MCPが提供するすべてのWebデータ検索とインタラクション機能にアクセスできるようになりました。これを確認するために、以下のようなプロンプトでモデルをテストしてみてください： ```none 私はマンハッタンにある以下のお店のオーナーです： "https://www.google.com/maps/place/The+$10+Shop/@40.7417447,-73.9932183,17z/data=!3m1!4b1!4m6!3m5!1s0x89c259067c12c915:0x71f11ffbb8a2223c!8m2!3d40.7417447!4d-73.9932183!16s%2Fg%2F11tt34hz63" この場所のGoogleマップのレビューを取得し、顧客体験を向上させるために私が改善できる領域に関する実用的なフィードバックを提供してください。 ``` このプロンプトは、あなたがGoogleマップに掲載されているお店のオーナーで、AIにレビューから実用的なインサイトを生成させたいと考えていることを想定しています。通常、このタスクは、各レビューを読み、理解し、ユニークなインサイトを抽出するなど、多くの手作業を必要とする。 LM StudioのBright Data MCP統合のおかげで、AIモデルはGoogle Mapsからレビューを自動的に取得し、そのデータをモデルにフィードして実用的なフィードバックを生成できる。 プロンプトを実行すると、このように表示されます： ![Prompt execution in LM Studio](https://media.brightdata.com/2025/10/Prompt-execution-in-LM-Studio-1024x649.gif)ここで起こることは 1. ローカルモデルはプロンプトを処理し、タスクについて考え、プランを生成する。 2. これはBright Data MCPの`web_data_google_maps_reviews`ツールを呼び出します。このツールの説明は*「構造化されたグーグルマップのレビューデータを素早く読み取ります。有効なGoogle Maps URLが必要です。これはキャッシュ検索が可能で、スクレイピングよりも信頼性が高い。” です。ということで、*まさに目的にぴったりのツールだ！ 3. ローカルモデルはツールを実行し、レビューデータを取得し、処理する。 4. そして、データを分析し、実際のレビューに基づいた実用的なインサイトを含むレポートを作成します。 結果は次のようなレポートになる： ![The feedback analysis report produced by local AI](https://media.brightdata.com/2025/10/image-137-1024x649.png)すごい！たった一度のプロンプトで、必要なインサイトをすべて含む完全なレポートを得ることができる。 [Google Mapsのソースページで](https://www.google.com/maps/place/The+$10+Shop/@40.7417447,-73.9932183,17z/data=!4m8!3m7!1s0x89c259067c12c915:0x71f11ffbb8a2223c!8m2!3d40.7417447!4d-73.9932183!9m1!1b1!16s%2Fg%2F11tt34hz63)確認できるように、レポートはその場で取得されたライブのレビューデータに裏打ちされている。 [グーグルマップをスクレイピング](/blog/ウェブデータ/how-to-scrape-google-maps)しようとしたことがある人なら、ユーザーとのやり取りやボット対策が必要なため、それがいかに難しいか知っているだろう。確かに、AIモデルが単独でこれを行うことはできない。これこそが、Bright Data MCPサーバーが違いを生み出すところなのです！ 様々なプロンプトを自由に試してみてください。Bright Dataの幅広いBright Data MCPツールで、[他の多くのユースケースに](/ai/web-access)取り組むことができます。 これで完了です！Bright Data の Bright Data MCP と LM Studio の組み合わせの威力を体験してください。 ## まとめ このブログポストでは、LM Studio で MCP の統合を利用する方法について説明しました。特に、[ `@brightdata/mcp`を使用して](https://github.com/brightdata/brightdata-mcp)ローカルで実行され、LM Studio のローカルの Qwen3 モデルに接続された Bright Data の Bright Data MCP のツールで拡張する方法をご覧いただきました。 この統合により、ウェブ検索、構造化データ抽出、ライブウェブデータフィード、自動ウェブインタラクションなどのツールをモデルに装備することができます。[データに依存する、](/ai/data-for-ai-agents)さらに洗練された[AIエージェントを](/ai/data-for-ai-agents)構築するには、[ブライトデータのAIエコシステムで](/ai)利用可能な、AIに対応した製品とサービスの全容をご覧ください。 今すぐBright Dataのアカウントを無料で作成し、ウェブデータツールをご利用ください！ お問い合わせ無料トライアル![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) 目次 Data for AI Supercharge your AI with instant and reliable access to web data. No blockers. No hassle. Talk to an expert Bright Data MCP Get started with Bright Data’s Web MCP Server today with 5000 free monthly requests and unlock your AI’s full potential. Start free now [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Bright+Data+%E3%81%AE+Bright+Data+MCP+%E3%82%92+LM+Studio+%E3%81%AB%E7%B5%B1%E5%90%88%E3%81%99%E3%82%8B&u=https://brightdata.jp/blog/ai/lm-studio-with-web-mcp) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Bright+Data+%E3%81%AE+Bright+Data+MCP+%E3%82%92+LM+Studio+%E3%81%AB%E7%B5%B1%E5%90%88%E3%81%99%E3%82%8B&url=https://brightdata.jp/blog/ai/lm-studio-with-web-mcp) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Bright+Data+%E3%81%AE+Bright+Data+MCP+%E3%82%92+LM+Studio+%E3%81%AB%E7%B5%B1%E5%90%88%E3%81%99%E3%82%8B&url=https://brightdata.jp/blog/ai/lm-studio-with-web-mcp) ## あなたは下記にもご興味がおありかもしれません [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.jp/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス Bright Data CLIをOpenHumanに統合して、AIエージェント向けの本番対応ウェブアクセスとデータ収集を実現します。 09-Sep-2026 3 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.jp/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax "MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング") [ウェブデータ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング Bright Data Web UnlockerとMiniMax M3ビジョンを組み合わせて、画像やウェブページのスクリーンショットから構造化データを抽出します。 09-Sep-2026 1 分読 ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.jp/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.jp/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### 2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング Codexをより速く、より有能にする10のCLIツール。サンドボックス内から実際のウェブアクセスを提供するBright Data CLIから始まります。 06-Sep-2026 4 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)