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danny-avila/LibreChat

各社のAIを1つの画面にまとめて、自分のサーバーの中で使う

MIT · 商用可 TypeScript ★ 45,934 (今日 +44) 今日 更新
GitHub で見る danny-avila/LibreChat
GitHub の説明(原文)
Enhanced ChatGPT Clone: Features Agents, MCP, Skills, DeepSeek, Anthropic, AWS, OpenAI, Responses API, Azure, Groq, o1, GPT-5, Mistral, OpenRouter, Vertex AI, Gemini, Artifacts, AI model switching, message search, Code Interpreter, langchain, DALL-E-3, OpenAPI Actions, Functions, Secure Multi-User Auth, Presets, open-source for self-hosting. Active

どういうものか

AI の窓口はいま会社ごとに分かれていて、モデルを変えるたびに画面も履歴も別になる。LibreChat は、それらを1つの画面にまとめるチャットの土台で、自分で立てて自分で動かすところが軸になっている。README は自らを「主要な提供元をひとつの画面にまとめた、自分で運用するAIチャットの基盤」と説明している。書かれている言語は TypeScript、ライセンスは MIT。

つなげる先は Anthropic、OpenAI、Azure OpenAI、Google、Vertex AI、AWS Bedrock などが名前で挙がっている。加えてOpenAI と同じ形式の API なら、仲介を挟まずそのまま追加できる仕組みがあり、手元で動かす Ollama のようなものから、各種の中継サービスまで同じ枠で足せる。会話の途中で行き先を切り替えられるので、同じ話の続きを別のモデルに渡すことができる。

チャットの外側も厚い。エージェント(役割を決めた助手をコードなしで作り、共有もできる)、MCP への対応、SKILL.md の形で手順をまとめて持たせる仕組み、返事の中に React や HTML や図を作らせる機能、隔離した場所でコードを実行する機能、ウェブ検索、音声の読み上げと聞き取り。運用のほうでは、複数人で使う前提の認証(OAuth2・LDAP・メール)と、ブラウザから利用者や権限を管理する管理画面が用意されていて、設定の変更に入れ直しが要らないと書かれている。画面の表示言語には日本語も入っている。

窓口をひとつにして、中身は自分の側に置く 各社のAI (Anthropic、OpenAI、Google ほか) OpenAIと同じ形式のAPI (手元のモデルも、中継サービスも) LibreChat 自分のサーバーで動かす 会話の途中で行き先を替えられる ひとつの画面 会話と履歴 エージェントとMCP コード実行・検索・音声 利用者の管理と権限は、同じ画面の中に付いてくる 提供元を替えても、会話が置かれる場所は自分の側のまま
効き目が出るのは乗り換えたあと。行き先を替えても、履歴も設定も利用者の管理も同じ場所に残る。

どんなときに使うか

会話の中身を自分の管理下に置きたいとき

自分のサーバーに立てて動かす形なので、会話の履歴や添付したファイルの置き場所を自分で決められる。複数人での認証と権限の管理が最初から入っているため、個人で試したあと、そのままチームで使うという広げ方ができる。

使うモデルをまだ決めきれないとき

行き先は会話の途中でも切り替えられ、OpenAI と同じ形式の API なら仲介なしで足せる。先に画面を決めておいて、モデルはあとから入れ替えるという順番が取れる。ChatGPT などからの会話の取り込みにも対応している。

注意点

新しい機能ほど、まだ固まっていない。 README の最新版の案内はリリース候補(rc)で、エージェントの管理APIは「ベータ」、エージェントに作業場所を割り当てる機能は「非常に実験的」と本人が但し書きを付けている。手前の機能から試すほうが安全だ。

更新には段差がある。 README は、更新する前に変更履歴で破壊的変更を確認することと警告している。動いているものを上げるときは、いきなり本番で上げない前提で考えたほうがいい。

自分で運用する分の手間は自分に返ってくる。 提供元との接続、利用者と権限の管理、投稿の監視、使った量の管理。README はこれらを「できること」として挙げているが、裏を返せば誰かが設定して見張る必要があるということでもある。手間をかけずに使いたいだけなら、各社のサービスをそのまま使うほうが早い。

ライセンスは MIT。関連する部品として、検索まわりの RAG API とサイトが別のリポジトリに分かれている。

開発の様子

3.7 年
公開してからの期間。2023-02-12 が最初のコミットです
94 回
リリースの回数です
397 人
開発に参加した人数です
0 日前
最後のコミットです
957 件
未解決の Issue とプルリクエストの合計です(GitHub はこの2つを同じ数に含めます)

ほかの候補

diegosouzapw/OmniRoute
複数のAI提供元を1つの窓口にまとめ、止まったら次へ回す
NousResearch/hermes-agent
一度うまくいったやり方を手順として書き出し、次から使い回す
headroomlabs-ai/headroom
エージェントが読むログや検索結果を手元で圧縮してから、モデルに渡す
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この記事の更新日は 2026-09-17 です。 内容は公開されている README と GitHub のデータに基づいています。 数値は GitHub から取得したもの、警告は判定の基準にある条件での自動判定です。事実誤認を見つけた場合はお知らせください。