Linuxで新しいClaude Desktopをテスト——競合アプリとの比較

ZDNETの要点 Claude CodeにLinuxデスクトップアプリが登場。 ルール通りに使えば、アプリは問題なく動作する。 しかし、ローカルAIと連携させようとすると徒労に終わる。

ハードコアなLinuxユーザーとして、私は常にLinuxが他のプラットフォームに追いつくためのアプリを探している。AI時代においても、競争力のあるオープンソースの選択肢が豊富なことに驚くかもしれない。例えば、私はこれまでAlpacaとMooseを問題なく使用してきた。どちらもローカルにインストールしたOllamaのGUIとして機能する。これらのアプリは洗練されたGUI、ローカルまたはクラウドでの柔軟な使用、そして効率的なリソース利用を提供する。

しかし、時にはよりメインストリームなオプションを試してみたくなる。新しくリリースされたClaude Code Linuxデスクトップアプリはその一例で、macOS版やWindows版の全機能を備え、開発者オプションを有効にして機能を拡張することもできる。

本題に入る前に、私はAIを使うときはほぼ常にローカルで使用していることを強調しておきたい。ほとんどのマシンにOllamaをインストールしている。その理由は？電力網に負担をかけず、プライバシーも守れるからだ。私は常にローカルAIをクラウドベースのものより優先する。

とはいえ、Claude Code Linuxデスクトップアプリを試して、競合とどう違うのか見てみたかった。私にとって重要なポイントは以下の通り：

• アプリはモデルとのやり取りを簡単にする洗練されたGUIを備えていること。
• ローカルにインストールしたAI（Ollamaなど）に簡単に接続できること。
• 他のOSと同様に機能すること。
• システムリソースを賢く使うこと。

Claude Code Linuxデスクトップアプリはこのチェックリストを満たすだろうか？見てみよう。

LinuxへのClaude Codeのインストール まず最初に：LinuxにClaude Codeをインストールする。多くのGUI AIアプリでは、ディストリビューションのアプリストアを開いて検索・インストールできる。Claude Codeの場合は、必要なリポジトリを追加してからインストールする必要がある。注意点として、現在Claude CodeデスクトップはDebianおよびUbuntuベースのディストリビューションでのみ利用可能だ。

必要なコマンドは以下の通り：

1. Anthropicの署名鍵を追加：sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/claude-desktop-archive-keyring.asc https://downloads.claude.ai/claude-desktop/key.asc
2. リポジトリを追加：echo "deb [arch=amd64,arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/claude-desktop-archive-keyring.asc] https://downloads.claude.ai/claude-desktop/apt/stable stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/claude-desktop.list
3. 更新してインストール：sudo apt update && sudo apt install claude-desktop

インストールが完了したら、デスクトップメニューからClaude Codeアプリを開くと、見事にデザインされたGUIが表示された。さあ、深掘りしてみよう。

ローカルにインストールしたAIへの接続 ここからが少々厄介になった（あまり驚きはなかったが）。私はこれまで多くのデスクトップクライアントにローカルAIを設定してきたが、（残念ながら）Claude Codeは最も簡単ではなかった。実際、かなり複雑で、Ollama自体の中からClaude Codeをインストールしなければ動作させられなかった（ollama launch claude コマンドでLLMを選択してダウンロードし、Claude Codeで使用する）。

私はQwen6 LLM（15GB）をダウンロードしたので、覚悟が必要だ。モデルをプルするまでは、GUIはモデルを見つけられない。

それが済んだら、Claude Codeで開発者オプションを有効にする必要があった（Help > Troubleshooting > Enable Developer Options）。再起動後、Developer > Configure third-party inference に進む。ここでローカルAIに接続できるはずだった。設定は以下の通り：

• Gateway base URL: http://localhost:11434
• Gateway API: ollama
• Gateway auth scheme: bearer

Apply changes をクリックした後、使用するモデルを選択する必要がある。Models セクションまでスクロールし、Add model をクリックする。ここで、乗り越えられそうにない障害に直面した。ローカルゲートウェイのベースURLを指定したにもかかわらず、Claude Codeはプルしたモデルを一切認識せず、どのように設定を試みても従わなかった。つまり、私は無料のAnthropicプランを使うしかなく、それは非常に制限されている（特にClaude Codeにアプリを書かせようとする場合）。結局、Claude CodeデスクトップアプリをローカルAIと確実に使うことはできない。残念だ。

アプリは他のOSと同様に機能するか？ ここで良いニュースがある。LinuxアプリとmacOSアプリをテストしたところ、まったく同一だった。機能ごとに比較しても、違いは（わずかなUIの変更以外）見つからなかった。やったね。

アプリはシステムリソースを賢く使うか？ もしClaude CodeデスクトップアプリがローカルAIと機能していたら、もっと有意義なテストになっただろう。実際には主にクラウドリソースに依存しているため、デスクトップアプリを使ってもマシンにほとんど負荷がかからなかった。

テストに使用したクエリは次の通り：Pop!_OS COSMICデスクトップ用のLinux GUIアプリを作成し、クライアント向けの請求書を作成する。クライアントやさまざまな納品物（記事や動画など）を追跡でき、カスタムフィールドを含み、請求書をPDFにエクスポートできること。

無料アカウントではクエリを完了できなかったが、動作中もマシンのパフォーマンスは良好だった。これに対して、ローカルAIを使用するデスクトップアプリで同じクエリをテストした場合、マシンは一時的に停止したように動作した。

結局、Claude CodeデスクトップアプリをローカルAIに接続できなかったのは残念だが、次のように言える：Anthropicアカウントを持っていて、LinuxデスクトップでClaude Codeを簡単に使いたいなら、これが間違いなく方法だ。私はOllama経由でClaude Codeを起動したこともあるが（これもかなりうまく動作する）、その方法は初心者向けではない。シンプルさを求めるなら、この新しいClaude Code Linuxデスクトップアプリは良い選択肢だ。ただし、Anthropicアカウントが有料で準備できていることを確認してほしい。LinuxでローカルAIを使いたいなら、AlpacaかMooseを使うことをお勧めする。