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6	DGX SparkにAnythingLLMを導入してローカルLLMエージェントを構築	Docker + Ollama + AnythingLLMで完全ローカルなLLMエージェント環境を構築する方法	false	null

DGX Spark に AnythingLLM を導入してローカルLLMエージェントを構築する

はじめに

ローカルLLM（Ollama）を使って動作するエージェントの最適解として AnythingLLM を選定。 Web UIからアクセスでき、ローカルファイルへのアクセスやMCP連携が可能なオールインワンソリューション。

なぜAnythingLLMか？

機能	AnythingLLM	Open WebUI	LobeChat
Web UI	✅	✅	✅
ローカルファイル	✅ RAG + MCP	△ MCPのみ	△ 制限あり
MCP対応	✅	✅	△ 問題あり
エージェント機能	✅ No-code builder	△	△
セットアップ難易度	低	中	中

前提条件

• Docker インストール済み
• Ollama インストール・起動済み
• 適当なLLMモデルがpull済み（例: qwen3-coder-next, qwen2.5:14b-instruct）

ワンライナーでセットアップ

curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/anythingllm-setup.sh | bash

これだけで AnythingLLM が起動します。

手動での導入手順

1. Dockerイメージの取得

docker pull mintplexlabs/anythingllm:latest

2. コンテナの起動

docker run -d \
  --name anythingllm \
  -p 3001:3001 \
  --cap-add SYS_ADMIN \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v anythingllm_storage:/app/server/storage \
  -e STORAGE_DIR=/app/server/storage \
  mintplexlabs/anythingllm:latest

ポイント:

• --add-host=host.docker.internal:host-gateway でホストのOllamaにアクセス可能に
• -p 3001:3001 でWebUIをポート3001で公開
• --cap-add SYS_ADMIN はブラウザ機能等に必要

3. 起動確認

docker logs anythingllm

Primary server in HTTP mode listening on port 3001 が表示されればOK。

初期セットアップ

ブラウザで http://<DGX_SPARK_IP>:3001 にアクセス。

Step 1: Welcome画面

「Get Started」をクリック。

Step 2: LLM Provider選択

多数のLLMプロバイダーから選択可能。検索ボックスで「ollama」を検索。

Step 3: Ollama選択・自動検出

Ollamaが自動検出される！

• 「Provider endpoint discovered automatically」と表示
• 利用可能なモデルがドロップダウンに表示される
• 今回は qwen3-coder-next:latest を選択

Step 4: User Setup

• 「Just me」を選択（個人利用の場合）
• パスワード設定は任意（LAN内利用なら「No」でOK）

Step 5: Data Handling確認

設定内容の確認画面：

• LLM Provider: Ollama（ローカル完結）
• Embedding: AnythingLLM Embedder（ローカル完結）
• Vector Database: LanceDB（ローカル完結）

すべてローカルで完結するプライベートな構成。

Step 6: セットアップ完了

メイン画面が表示されたらセットアップ完了！

• 左サイドバー: ワークスペース・スレッド管理
• 中央: チャットエリア
• 下部ボタン: 「Create an Agent」「Edit Workspace」「Upload a Document」

動作確認

日本語で質問してみる：

Ollama (qwen3-coder-next) が日本語で応答：

「こんにちは！はい、日本語で応答できますよ。何かお手伝いできることがあれば、遠慮なくお知らせください！😊」

ローカル実行について

AnythingLLMの大きな特徴は、デフォルト設定で完全ローカル実行が可能なこと。

各機能のローカル対応状況

機能	デフォルト	ローカル実行	備考
LLM	選択式	✅ Ollama等	今回はOllamaを使用
Embedding	AnythingLLM Native	✅	内蔵embedder
Vector DB	LanceDB	✅	SQLiteベース
TTS	Native Browser	△	ブラウザ依存
STT	Native Browser	△	ブラウザ依存

Embedding選択肢

プロバイダー	ローカル	備考
AnythingLLM Native Embedder	✅	デフォルト、おすすめ
Ollama	✅	nomic-embed-text等
LocalAI	✅
LM Studio	✅
OpenAI / Azure / Cohere	❌	クラウドAPI

TTS / STT の注意点

デフォルトの「Native Browser Built-in」はブラウザのWeb Speech APIを使用する。

ブラウザ	STT (音声認識)	TTS (音声合成)
Chrome	⚠️ Googleサーバー送信の可能性	✅ ローカル
Firefox	✅ ローカル（対応限定）	✅ ローカル
Edge	⚠️ Azureサーバー送信の可能性	✅ ローカル

完全ローカルにしたい場合の選択肢:

機能	完全ローカルオプション	実行場所
STT	Whisper (Xenova)	サーバーサイド
TTS	PiperTTSLocal	ブラウザ内WASM
TTS	OpenAI互換ローカルTTS	サーバーサイド

:::tip プライバシー重視なら STTをWhisper (Xenova)に、TTSをPiperTTSLocalに変更することで、音声データが外部に送信されることを防げる。 :::

次のステップ

MCP Filesystem設定（ローカルファイルアクセス）

1. 設定ファイルを作成: /app/server/storage/plugins/anythingllm_mcp_servers.json

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
    }
  }
}

2. Agent Skills からMCPサーバーを有効化

エージェント機能

• 「Create an Agent」からNo-codeでエージェント構築可能
• 各種スキル（Web検索、計算、コード実行等）を組み合わせ

ドキュメントRAG

• 「Upload a Document」でPDF、txt、md等をアップロード
• 自動的にベクトル化されて検索可能に

トラブルシューティング

Ollamaに接続できない

1. Ollamaが起動しているか確認: ollama list
2. Ollamaがネットワークからアクセス可能か確認:

   curl http://localhost:11434/api/tags
   

3. OLLAMA_HOST=0.0.0.0 でOllamaを起動しているか確認

コンテナが起動しない

docker logs anythingllm

でエラーログを確認。

まとめ

• AnythingLLMはDocker一発で導入可能
• Ollamaと組み合わせて完全ローカルなLLMエージェント環境を構築
• Web UIでアクセスしやすく、RAG・MCP・エージェント機能もサポート

参考リンク

• AnythingLLM GitHub
• AnythingLLM Docs
• MCP Compatibility

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この記事は2026年2月時点の情報です。