手元のモデルに、ファイルを読む手を。

Ollamaで動かしているモデルを、いつものリポジトリへ。Senteに接続すると、チャットの返答からローカルのファイル操作へ進めます。

ローカル推論を、そのまま作業に使う
teai登録不要の専用接続コマンド。te ollama connectで設定し、runで依頼します。推論費用や利用条件は接続先に従います。

接続して、最初の作業を渡す

Python 3とSente本体が必要です。既存利用者はte update。新規インストールは次のコマンドでteaiキー入力をスキップできます。macOS / Linuxのシェル向けです。

curl -fsSL https://teai.io/te | sh -s -- --gateway

Ollamaを起動し、ツール呼び出しに対応したモデルを用意します。以下はqwen3-coder:30bの例。モデルのダウンロードと実行には容量・メモリが必要です。既に持っている対応モデルを使っても構いません。

ollama pull qwen3-coder:30b
te ollama connect --model qwen3-coder:30b --context 32768 --output 4096
te ollama run "READMEを読み、テストの実行手順を教えて"

既定URLはhttp://127.0.0.1:11434/v1。ローカルの認証なしサーバーならAPIキー不要です。Senteの--contextはクライアント側の上限です。Ollama側のnum_ctxを自動変更する機能ではないため、必要に応じてModelfileやサーバー設定も合わせてください。

対話画面はte ollama tui。まずは読み取りの依頼から始め、修正を頼むときは「対象・期待する動作・テスト手順」を添えると、結果を確認しやすくなります。

何を確認したか

このMacの実Ollama、qwen3-coder:30bで確認しました。モデル一覧取得、キーなし起動、Senteのreadツールによるsample.txtの読込、ファイル内の固有文字列を返すところまで成功。最初の試行ではreadイベントを確認できず、再試行で成功しました。安定性のベンチマークではありません。

今回の追加検証はファイル読込までです。Ollama経由のコード修正・テスト実行は未検証。性能はモデル、メモリ、コンテキスト長に依存します。ローカル推論でも、エージェントが実行するコマンドやMCPの通信までオフラインになるわけではありません。

接続先ごとに、設定を分ける

te ollama status  # 接続先・選択モデルを確認
te ollama config  # キーを含まない設定JSON
te ollama --help

プロファイルは~/.config/teai/ollama/connection.jsonへ保存します。APIキーは保存せず、必要な場合に環境変数から読みます。モデル変更時はconnectを再実行してください。

専用のグローバル設定で起動するため、通常のteのモデル設定は変更しません。個人用の外部プラグインは読み込まず、プロジェクトの指示・設定は有効です。モデルの推論先を指定する機能で、MCPやコマンドの外部通信を制限する機能ではありません。

このクライアントの独自モデル表示額は、請求額の根拠にはできません。料金・使用量は接続先で確認してください。モデル一覧から全モデルのツール対応や上限を自動判定せず、選択したモデルだけを実行設定に登録します。

次に試すなら

READMEを読み、テスト実行に必要なコマンドを教えて。
まだファイルは変更しないで。

一件ずつ、実行結果を見ながら。接続先の選択と、仕事の完了をつなぐための小さな入口です。

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Ollama 公式仕様 · LiteLLM編

LM Studio · OpenRouter · Cloudflare AI Gateway · Vercel AI Gateway

Ollama + Sente

Connect an existing, tool-capable Ollama model to Sente. The default URL is http://127.0.0.1:11434/v1; an unauthenticated loopback server needs no API key. Set the model context on the Ollama server as well: Sente’s --context does not change num_ctx. A real qwen3-coder:30b run invoked read and returned the exact local file contents on the second attempt; the first did not produce an observed read event. Editing and test execution through Ollama were not verified. This is local inference, not a network sandbox.

Install Python 3 and Sente with curl -fsSL https://teai.io/te | sh -s -- --gateway, or update using te update. Use the commands above, replacing model IDs/account IDs as needed. Token limits are examples: check both the model specification and server configuration.

Use te ollama run "Read the README and explain how to run tests" or te ollama tui. No teai account is required. API keys are read from environment variables and never saved to the connection profile. Inference follows your provider's billing and access policies.

macOS is the tested client platform; Windows PowerShell support is not included. External plugins are disabled in this dedicated mode, but project configuration and tools remain active. Gateway presets are not a network sandbox. Full end-to-end behavior beyond the evidence stated above remains unverified.