Qwen Code 初心者ガイド — 無料で使えるオープンソース CLI コーディングエージェント

Claude Code の無料オープンソース代替として注目を集めている Qwen Code。Alibaba Cloud の Qwen チームが開発したターミナルベースの AI コーディングエージェントで、1日1,000リクエストまで無料で利用できます。この記事では、初めて使う人にもわかるように、インストールから実践的な使い方まで解説します。

Qwen Code とは何か

Qwen Code は、ターミナル（コマンドライン）で動く AI コーディングアシスタントです。自然言語で指示を出すと、コードの理解・生成・編集・実行を自律的に行います。

一言で言うと

「無料で使える Claude Code のオープンソース版」

Claude Code との違い

できること

• コードベース全体を理解して質問に答える
• ファイルの作成・編集・削除
• シェルコマンドの実行
• Git 操作（コミット、diff 確認等）
• バグの発見と修正
• テストの作成と実行
• MCP サーバーとの連携

インストール手順

前提条件

Node.js 20 以上が必要です。まだインストールしていない場合は nodejs.org からダウンロードしてください。

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# Node.js のバージョン確認
node --version
# v20.x.x 以上であること

インストール方法（3つから選択）

方法1: npm（推奨）

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npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

方法2: Homebrew（macOS / Linux）

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brew install qwen-code

方法3: インストールスクリプト（Linux / macOS）

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curl -fsSL https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen.sh | bash

インストール確認

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qwen --version

バージョン番号が表示されれば成功です。

初回セットアップ — 認証

Qwen Code を使うには認証が必要です。2つの方法があります。

方法1: Qwen OAuth（推奨・無料）

最も簡単な方法です。

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# Qwen Code を起動
qwen

# セッション内で認証コマンドを実行
/auth

ブラウザが開くので、qwen.ai のアカウントでログインします。アカウントがなければ無料で作成できます。

方法2: API キー

他のモデルプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google 等）の API キーを使う方法です。

~/.qwen/settings.json を編集します。

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{
  "env": {
    "DASHSCOPE_API_KEY": "sk-your-key-here"
  },
  "security": {
    "auth": {
      "selectedType": "openai-compatible"
    }
  },
  "model": {
    "name": "qwen3-coder"
  }
}

対応プロバイダー

基本的な使い方

起動

プロジェクトのディレクトリで qwen コマンドを実行します。

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cd ~/my-project
qwen

ウェルカム画面が表示され、対話モードが始まります。

自然言語で指示を出す

日本語でも英語でも指示を出せます。

> このプロジェクトのフォルダ構成を説明して

> main.py にhello world関数を追加して

> 最近変更したファイルを教えて

> このバグを修正して: TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

> テストを書いて実行して

ファイルを参照する

@ を使ってファイルを直接参照できます。

> @src/app.py この関数のバグを見つけて

> @README.md の内容を日本語に翻訳して

主要コマンド一覧

セッション中に使えるスラッシュコマンドです。

キーボードショートカット

実践例 — よくある使い方5選

1. コードベースの理解

> このプロジェクトの全体的なアーキテクチャを説明して

> @src/auth/ 認証の仕組みを解説して

> データベースのスキーマを一覧にして

大規模なコードベースに初めて触れる時に有効です。Qwen Code がファイルを読み、構造を分析して説明してくれます。

2. バグ修正

> テストを実行して失敗したものを修正して

> このエラーログを見て原因を特定して: [エラーメッセージ]

> @src/api/handler.py 42行目付近のnullチェックが抜けてるので修正して

3. リファクタリング

> この関数を小さな関数に分割して

> このクラスにTypeScriptの型定義を追加して

> 重複しているコードを共通関数に抽出して

4. テスト作成

> @src/utils/parser.py のユニットテストを作成して

> 既存のテストを参考にして、新しい機能のテストを書いて

5. Git 操作

> 変更したファイルを確認して

> 変更内容を要約したコミットメッセージを作って

> 最近のコミット履歴を見せて

ヘッドレスモード — 自動化と CI/CD

対話モードだけでなく、スクリプトから非対話的に実行することもできます。

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# 単発の質問
qwen -p "このプロジェクトのREADMEを生成して"

# JSON 出力（CI/CD 向け）
qwen -p "テストを実行して結果を報告して" --output-format json

CI/CD での活用例

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# GitHub Actions での例
- name: AI Code Review
  run: |
    qwen -p "最新のコミットのコードレビューをして" --output-format json

ヘッドレスモードでは OAuth 認証が使えないため、API キー認証を設定してください。

MCP サーバーとの連携

Qwen Code は MCP（Model Context Protocol）に対応しており、外部ツールやデータソースと連携できます。

設定方法

~/.qwen/settings.json に MCP サーバーを追加します。

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{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

MCP でできること

MCP サーバーのツールは、Qwen Code の内蔵ツールと同じように自然言語で呼び出せます。

IDE 統合

ターミナルだけでなく、お気に入りの IDE から使うこともできます。

VS Code の場合、コマンドパレット（Cmd+Shift+P）から「Qwen Code」を検索して拡張機能をインストールします。

設定ファイルの構成

ユーザーレベル（全プロジェクト共通）

~/.qwen/settings.json

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{
  "model": {
    "name": "qwen3-coder"
  },
  "security": {
    "auth": {
      "selectedType": "qwen-oauth"
    }
  }
}

プロジェクトレベル（特定プロジェクトのみ）

.qwen/settings.json（プロジェクトルートに配置）

プロジェクトレベルの設定はユーザーレベルの設定を上書きします。チームで共有する設定はこちらに記述します。

TypeScript SDK — プログラムから使う

Qwen Code は TypeScript SDK も提供しており、Node.js アプリケーションから直接 Qwen Code の機能を利用できます。

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import { QwenCode } from '@qwen-code/sdk';

const qwen = new QwenCode({
  model: 'qwen3-coder',
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
});

const response = await qwen.chat('このコードをレビューして');
console.log(response);

独自の AI 開発ツールやワークフロー自動化を構築したい場合に有効です。

Qwen Code と Qwen-Agent の関係

Qwen Code は、Qwen-Agent フレームワークの上に構築されています。

Qwen-Agent（SDK / フレームワーク）
  ├── BrowserQwen（ブラウザエージェント）
  ├── Code Interpreter（コード実行エージェント）
  ├── Custom Assistant（カスタムエージェント）
  └── Qwen Code（CLI コーディングエージェント）← これ

• Qwen-Agent は「エージェントを作るための SDK」
• Qwen Code は「Qwen-Agent で作られた完成品のコーディングエージェント」

独自のエージェントを構築したい場合は Qwen-Agent を、すぐにコーディング支援を使いたい場合は Qwen Code を選んでください。

Mac Mini で Qwen Code を動かす — 構築ガイド

Mac Mini は静音・低消費電力・Apple Silicon の高メモリ帯域という特性から、ローカル LLM の実行に適しています。ここでは2つの構成を紹介します。

構成A: クラウド API を使う（最も簡単・5分で完了）

Mac Mini のスペックに関係なく、Qwen の無料クラウド API を使う方法です。

必要なもの:

• Mac Mini（スペック不問、Intel Mac でも可）
• インターネット接続
• Node.js 20+

手順:

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# 1. Homebrew がなければインストール
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 2. Node.js インストール
brew install node

# 3. Qwen Code インストール
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

# 4. 起動
qwen

# 5. セッション内で認証（ブラウザが開く）
/auth
# → qwen.ai アカウントでログイン（無料で作成可能）

これだけで 1日1,000リクエスト無料で利用開始できます。モデルはクラウド側の Qwen3-Coder が処理するため、Mac Mini のメモリや GPU は関係ありません。

構成B: 完全ローカルで動かす（Ollama 併用・オフライン対応）

コードを外部に送信せず、Mac Mini 内でモデルも動かす構成です。

ステップ1: Mac Mini のメモリに応じたモデル選択

重要: コーディングエージェントとして実用的に使うには 24GB 以上を推奨します。16GB でも動きますが、8B モデルではツール呼び出しの精度が低下する場合があります。

ステップ2: Ollama のインストールとモデルダウンロード

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# 1. Ollama インストール
brew install ollama

# 2. Ollama サービスを起動（バックグラウンドで常駐）
brew services start ollama

# 3. モデルをダウンロード（メモリに応じて選択）

# --- 16GB Mac Mini の場合 ---
ollama pull qwen3:8b

# --- 24GB 以上の場合（推奨）---
ollama pull qwen3-coder:14b

# --- 48GB 以上の場合（最高品質）---
ollama pull qwen3-coder:30b

# 4. 動作確認（簡単な質問を投げてみる）
ollama run qwen3-coder:14b "Hello, write a Python hello world"
# → レスポンスが返ってくれば成功。Ctrl+D で終了

ステップ3: Qwen Code のインストールと設定

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# 1. Node.js インストール（未導入の場合）
brew install node

# 2. Qwen Code インストール
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

# 3. 設定ファイルを作成
mkdir -p ~/.qwen
cat > ~/.qwen/settings.json << 'EOF'
{
  "model": {
    "name": "qwen3-coder:14b"
  },
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
      "apiKey": "EMPTY"
    }
  },
  "security": {
    "auth": {
      "selectedType": "openai-compatible"
    }
  }
}
EOF

# 4. 起動
cd ~/my-project
qwen

ステップ4: パフォーマンス最適化

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# 同時にロードするモデルを1つに制限（メモリ節約）
echo 'export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=1' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# Ollama のメモリ使用状況を確認
ollama ps

Mac Mini を常時稼働させれば、SSH 経由で他の PC からもアクセスできます。brew services start ollama でサービスを自動起動に設定しておけば、再起動後も自動で使える状態になります。

どちらを選ぶか — 判断フローチャート

Qwen Code を使いたい
  │
  ├── コードの外部送信が気にならない
  │     └── 構成A（クラウド API）→ 5分でセットアップ完了
  │
  └── コードを外部に出したくない / オフラインで使いたい
        │
        ├── Mac Mini のメモリが 24GB 以上
        │     └── 構成B（Ollama + qwen3-coder:14b 以上）
        │
        └── Mac Mini のメモリが 16GB
              └── 構成B は可能だが品質に制限あり
                    → まず構成A を試してから検討

初心者にはまず構成Aをおすすめします。 試してみて、プライバシーやリクエスト制限が気になったら構成Bに移行するのが現実的です。

注意点と制限事項

コード品質について

Qwen3-Coder はオープンモデルとしてトップクラスの性能（SWE-bench で67.0%）ですが、Claude Code（70.4%）と比較すると差があります。特に以下の場面で差が出やすいです。

無料枠の制限

• 1日1,000リクエストの制限あり
• 複雑なタスクは複数リクエストを消費する
• 業務で頻繁に使う場合は DashScope の有料プランを検討

ローカル実行の場合

Ollama でローカル実行する場合、14B 以上のモデルが推奨されます。8B モデルではツール呼び出しの精度が低下する場合があります。

まとめ

• Qwen Code は無料で使えるオープンソース CLI コーディングエージェント: Qwen OAuth で1日1,000リクエストまで無料。Apache 2.0 ライセンスで完全にオープンソース
• インストールは1コマンド: npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest または brew install qwen-code。Node.js 20 以上が必要
• Claude Code と同じ体験をオープンソースで: ターミナルで自然言語の指示を出すだけ。ファイル編集、コマンド実行、Git 操作、テスト作成を自律的に実行
• マルチプロバイダー対応: Qwen OAuth だけでなく、OpenAI・Anthropic・Google・Ollama 等の API キーも利用可能
• MCP サーバーで機能拡張: GitHub、データベース、Slack 等の外部ツールと標準プロトコルで連携
• IDE 統合: VS Code、Zed、JetBrains に対応。ターミナルに閉じない使い方も可能
• ヘッドレスモードで CI/CD 自動化: -p フラグでスクリプトから非対話実行。JSON 出力でパイプライン統合
• Qwen-Agent フレームワーク上に構築: 独自エージェント構築には Qwen-Agent SDK、すぐ使うなら Qwen Code
• Mac Mini で構築可能: クラウド API なら5分で開始。完全ローカル（Ollama）なら24GB以上推奨で、コードを外部に出さずオフラインでも利用可能

参考

• Qwen Code GitHub リポジトリ
• Qwen Code 公式ドキュメント
• Qwen Code QuickStart ガイド
• Qwen Code CLI: A Guide With Examples - DataCamp
• Qwen Code CLI: How to Set Up Qwen3-Coder for Free - F22 Labs
• Getting Started with Qwen Code for Coding Tasks - My Developer Planet
• Qwen Code Leverages Qwen3 as a CLI Agentic Programming Tool - KDnuggets
• Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World - Qwen Blog
• Qwen-Agent GitHub リポジトリ
• MCP servers with Qwen Code
• Qwen Code Headless Mode
• Ollama で Qwen をローカル実行 - Qwen 公式
• Mac Mini M4 で LLM を動かす - archy.net
• Best Mac Mini for Running Local LLMs - Starmorph
• Qwen3-Coder 30B Hardware Requirements - Arsturn