AI コーディングツールをインストールする

ローカルランタイムは、Multica デーモンと、デーモンが呼び出せる AI コーディングツールの 2 つで構成されます。使用するツールだけをインストールすればよく、すべてをインストールする必要はありません。

1. ツールを選ぶ

すでにインストールしてログイン済みのツールには、追加設定は不要です。モデル、MCP、セッション再開、スキルの対応状況はツールごとに異なります。詳しくは AI コーディングツール比較を参照してください。

Multica は現在、次のコマンドを検出します。

ここでの「対応」とは、Multica が該当する CLI を呼び出せるという意味です。そのツールのアカウント、サブスクリプション、モデルの利用枠を Multica が提供するわけではありません。

2. ローカル環境でログインする

インストール後、まずターミナルからツールを単独で起動し、各ツールの手順に従ってログインするか、モデルプロバイダーを設定してください。ターミナル上でリクエストを実行できない場合は、デーモンから呼び出しても失敗します。

CodeArts では、TUI だけでなく codearts run --model provider/model "OK とだけ返してください" で非対話モードを確認してください。現在の CodeArts CLI では、カスタム provider が TUI で動作しても、run、models、serve には引き続き CODEARTS_CLI_AK / CODEARTS_CLI_SK が必要な場合があります。Multica は ~/.codeartsdoer/codearts_cli.json または .jsonc からカスタムモデルを検出できますが、実行には codearts run を使用するため、その認証要件に従います。

Reasonix を使う場合は、デーモンを起動する前に reasonix setup を実行し、デフォルトのプロバイダーとモデルを設定してください。

QwenPaw を使う場合は、QwenPaw 側の設定でプロバイダーとモデルを選んでください。Multica が実行時に QwenPaw のモデルを上書きすることはできません。

MiniMax Code を使う場合は、対応する Node.js バージョン（>=22.19 <23 または >=24 <27）をインストールし、npm install --global @minimax-ai/code@latest を実行してください。npm のグローバルインストールによって mcode は npm のグローバル実行ファイルディレクトリに配置されます。command -v mcode または Get-Command mcode で見つからない場合は、そのディレクトリを PATH に追加してください。その後 mcode login を実行します。モデルは MiniMax Code が管理し、Multica から ACP 経由で上書きすることはできません。

DeepSeek Harness を使う場合は、Node.js 20+ をインストールして npm install -g @deepseek-ai/dsh を実行し、Multica ランタイムプロファイルを追加してください。このバンドルが Multica の利用する --stdio プロトコルを提供しており、素の dsh だけでは使えない理由でもあります。MULTICA_DSH_PROFILE_BUNDLE にインストールするバンドルを設定すればデーモンが追加します。手動で行う場合は dsh plugin --profile multica add <bundle> を実行します。<bundle> は dsh plugin が受け付けるもの、つまり npm のパッケージ名、ディレクトリ、パック済み tarball のいずれかで、Multica 自身のブリッジは multica-ai/dsh-multica-runtime にあります。これはまだ公開 npm レジストリに公開されていないため（multica#6936）、現時点でセルフホストのチームはそのリポジトリからビルドし、変数をビルド出力のディレクトリに向けます。デーモンを動かすマシンとビルドしたマシンが別なら、npm pack が生成する tarball を指定してください。ブリッジが公開されれば、パッケージ名を指定するのが最も簡単になります。いずれの場合も、自チームが公開・ビルドしたものを優先してください。この値は追加の確認なしに各デーモンホストの DSH ホームへインストールされるため、素性の分からないサードパーティのパッケージを指定することは利便性の問題ではなくサプライチェーンの判断です。npm パッケージではなく DeepSeek Harness Desktop をインストールした場合、デーモンはそのアプリが生成する CLI シムも、アプリ自身のユーザーデータディレクトリから探します。macOS は ~/Library/Application Support/DSH Desktop、Windows は %APPDATA%\DSH Desktop です。Windows のそれはローミングのアプリケーションデータであり、インストール先ではありません。アプリ自体は Program Files または %LOCALAPPDATA%\Programs に入りますが、駆動される CLI はユーザーごとの他の状態と同じ場所に置かれます。これらのパスのバージョン部分は生成された ID なので、デーモンは列挙して最新のものを優先します。PATH に他のものは必要ありません。生成されたシムはアプリ同梱のランタイムを絶対パスで起動します。DSH Desktop が既定以外の場所にある場合は MULTICA_DSH_PATH でそのシムを指定してください。デーモンは dsh --profile multica --probe が成功した場合のみ DeepSeek Harness を登録し、失敗した場合は /health にプロファイルの欠落を報告します。デーモンを起動する前に DEEPSEEK_API_KEY を設定（または dsh の設定に保存）してください。

ログイン情報はツールがローカル環境に保存します。Multica が Claude、Codex、Cursor などの CLI のログイントークンを受け取ることはありません。

3. デーモンからコマンドを見つけられることを確認する

macOS、Linux、WSL では、次を実行します。

command -v <command>
<command> --version

Windows PowerShell では、次を実行します。

Get-Command <command>
<command> --version

<command> は表にあるコマンド名に置き換えてください。たとえば claude、codex、cursor-agent です。最初のコマンドで実行ファイルのパスが返れば、検出できています。

ターミナルではツールを見つけられるのに、Desktop やバックグラウンドのデーモンでは見つからない場合、両者が異なる PATH を使っていることが一般的な原因です。アプリを再起動するか、対応する MULTICA_<PROVIDER>_PATH 環境変数で絶対パスを指定してください。設定の詳細は環境変数を参照してください。

4. 再検出してオンライン状態を確認する

CLI でデーモンを起動します。

multica daemon start

デーモンがすでに実行中の場合は、新しいツールをインストールした後に再起動します。

multica daemon restart

Multica Desktop を使っている場合は、アプリを終了して開き直してください。

次に Multica のランタイムページを開きます。対象のコンピューターの下にツールが表示され、オンライン状態になっていることを確認してください。これで、エージェントを作成または編集するときにこのランタイムを選択できます。

ツールが検出されない場合

次の順番で確認してください。

1. ターミナルからツール自体を実行し、インストールとログインが完了していることを確認します。
2. command -v または Get-Command で、実際のコマンド名とパスを確認します。
3. multica daemon logs -f を実行し、バージョン、パス、認証に関するエラーを確認します。
4. デーモンを再起動し、現在の環境を読み込み直します。
5. ランタイムページに戻り、コンピューターとツールがどちらもオンラインであることを確認します。

ツールがオンラインと表示されているのに実行が失敗する場合は、タスクの実行ログで CLI が返した具体的なエラーを確認するか、トラブルシューティングを参照してください。

次のステップ

• エージェントを作成・設定する — 接続したランタイムを選択する
• デーモンとランタイム — オンライン状態、同時実行、カスタムランタイムについて確認する
• AI コーディングツール比較 — Multica で使える機能をツールごとに比較する