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# LibreChat

[LibreChat](https://www.librechat.ai/) は、複数のモデルプロバイダーを ChatGPT スタイルの単一インターフェースに統合する、オープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。OpenAI 互換 API のサポートを標準で備えているため、SambaNova の `/v1` エンドポイントを指定するだけで、プロキシを介さずに、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーと並べて任意の SambaCloud モデルを利用できます。

本ガイドでは、組み込みの **Custom Endpoints** 機能を使用して LibreChat を SambaNova に接続する方法を解説します。

## 前提条件

* [SambaCloud](https://cloud.sambanova.ai/?utm_source=librechat\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup) アカウントと [API キー](https://cloud.sambanova.ai/apis?utm_source=librechat\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup)
* 稼働中の LibreChat インスタンス。以下のインストール方法からいずれかを選択してください。

## LibreChat のインストール

LibreChat はセルフホスト型の Web アプリであり、デスクトップ用インストーラーではありません。ダウンロードする `.exe`、`.dmg`、AppImage はありません。以下のインストール方法からいずれかを選んでセットアップし、ブラウザで `http://localhost:3080` にアクセスして利用します。Docker と npm は Windows、macOS、Linux のローカルマシン上で動作し、Helm チャートは Kubernetes クラスターへのデプロイに使用します。

### Docker Compose (推奨)

すべてがコンテナ内で動作します。MongoDB、MeiliSearch、RAG API、ベクトル DB はすべて自動的に含まれます。

**前提条件:** Git、Docker Desktop

```bash theme={}
git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat
cp .env.example .env
docker compose up -d
```

### npm

Node.js で LibreChat を直接実行します。MongoDB や MeiliSearch などの外部サービスは自身で管理します。

**前提条件:** Node.js v24.16.0、Git、MongoDB

```bash theme={}
git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat
cp .env.example .env # edit MONGO_URI
npm run reinstall
npm run backend
```

### Helm チャート

Kubernetes にデプロイする場合は、[LibreChat Helm チャートガイド](https://github.com/danny-avila/LibreChat/blob/main/helm/librechat/readme.md) を直接参照してください。このチャートでは、Secret を作成する前に、`CREDS_KEY`、`CREDS_IV`、`JWT_SECRET`、`JWT_REFRESH_SECRET`、`MEILI_MASTER_KEY` の生成済みの値と、各プロバイダーの API キーを用意する必要があります。

インストールの詳細は [LibreChat クイックスタート](https://www.librechat.ai/docs/quick_start) をご参照ください。

## セットアップ

<Note>
  以下の手順は Docker Compose でのインストールを前提としています。npm でインストールした場合、LibreChat はプロジェクトルートの `librechat.yaml` を直接読み込みます。ステップ 2 の `docker-compose.override.yml` によるオーバーライドは不要です。変更を反映するには、コンテナを再作成する代わりに、`npm run backend` を停止して再実行してください。
</Note>

<Steps>
  <Step title="librechat.yaml の用意">
    LibreChat は、プロジェクトルートの `librechat.yaml` からエンドポイント設定を読み込みます。リポジトリには `librechat.example.yaml` が同梱されているので、編集前に `librechat.yaml` としてコピーします。

    ```bash theme={}
    cp librechat.example.yaml librechat.yaml
    ```
  </Step>

  <Step title="SambaNova をカスタムエンドポイントとして追加">
    `endpoints.custom` の下に SambaNova のエントリを追記します。ベース URL は `https://api.sambanova.ai/v1`、API キーには SambaCloud のキーを使用します。

    ```yaml librechat.yaml theme={}
    endpoints:
      custom:
        - name: 'SambaNova'
          apiKey: '${SAMBANOVA_API_KEY}'
          baseURL: 'https://api.sambanova.ai/v1'
          models:
            default:
              - 'MiniMax-M3'
              - 'MiniMax-M2.7'
              - 'Meta-Llama-3.3-70B-Instruct'
              - 'DeepSeek-V3.1'
              - 'gpt-oss-120b'
            fetch: true
          titleConvo: true
          titleModel: 'MiniMax-M3'
          modelDisplayLabel: 'SambaNova'
    ```

    <Tip>
      `models.fetch: true` を設定すると、起動時に `/v1/models` から最新のモデル一覧を取得します。新しい SambaCloud モデルが、再デプロイなしでモデルピッカーに表示されるようになります。
    </Tip>

    <Note>
      公式の `docker-compose.yml` は `librechat.yaml` を API コンテナにマウントしません。Docker Compose テンプレートから始めた場合は、同じ場所に `docker-compose.override.yml` を作成し、このファイルがコンテナにバインドマウントされるようにします。

      ```yaml docker-compose.override.yml theme={}
      services:
        api:
          volumes:
            - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml:ro
      ```

      このオーバーライドがない場合、起動時に API がログに `Config file YAML format is invalid: ENOENT` と出力し、SambaNova エンドポイントは登録されません。
    </Note>
  </Step>

  <Step title="API キーの設定">
    `.env` ファイル (または LibreChat API コンテナに渡す環境変数) にキーを追加します。

    ```bash .env theme={}
    SAMBANOVA_API_KEY=your-sambanova-api-key
    ```

    LibreChat は起動時に `${SAMBANOVA_API_KEY}` を解決します。このキーと設定変更は、次のステップで両方まとめて反映されます。
  </Step>

  <Step title="API コンテナの再作成">
    オーバーライドで新しいバインドマウントが追加されますが、`docker compose restart` は Compose の構成を再読み込みしません。マウントを有効にするため、コンテナを再作成します。

    ```bash theme={}
    docker compose up -d
    ```
  </Step>

  <Step title="アカウントの作成">
    `http://localhost:3080` を開きます。LibreChat はデフォルトでユーザー登録が有効になっているため、初回アクセス時にはログイン画面が表示されます。**Sign up** をクリックしてアカウントを作成します。
  </Step>

  <Step title="SambaNova モデルの確認">
    モデルピッカーを開き、**SambaNova** グループの下に SambaNova モデルが表示されることを確認します。新しいチャットを開始してモデルを選択し、テスト用のプロンプトを送信します。
  </Step>
</Steps>

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/sambanova-systems/-nOYPag2OJnnhdbp/images/docs/integrations/librechat/librechat.png?fit=max&auto=format&n=-nOYPag2OJnnhdbp&q=85&s=fa916daa21bfbccfa400ba31685f1a3f" alt="デフォルトの SambaNova モデルが「What can you do?」というプロンプトに回答している LibreChat のチャット画面" width="2937" height="1655" data-path="images/docs/integrations/librechat/librechat.png" />
</Frame>

## トラブルシューティング

<AccordionGroup>
  <Accordion title="設定を反映してもモデルが表示されない">
    API コンテナに渡す環境変数に `SAMBANOVA_API_KEY` が設定されていることを確認したうえで、`docker compose up -d` を実行してください。単なる `docker compose restart` では、新しく追加したバインドマウントは反映されません。設定読み込みのエラーは、`docker compose logs api` でコンテナのログを確認してください。
  </Accordion>

  <Accordion title="認証エラーが発生する">
    [SambaCloud コンソール](https://cloud.sambanova.ai/apis?utm_source=librechat\&utm_medium=external\&utm_campaign=cloud_signup)で API キーを再生成し、`.env` の `SAMBANOVA_API_KEY` を更新してください。
  </Accordion>

  <Accordion title="ターンをまたぐと reasoning トークンが消える">
    エンドポイントのブロックに `customParams.includeReasoningHistory: true` を追加して再起動してください。このフラグは `includeReasoningContent` を暗黙的に有効化し、さらに保存された履歴から `reasoning_content` を再構築して、ターンをまたいで引き継げるようにします。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 参考情報

* [LibreChat ドキュメント](https://www.librechat.ai/docs)
* [LibreChat Custom Endpoints ガイド](https://www.librechat.ai/docs/quick_start/custom_endpoints)
* [SambaCloud API リファレンス](/docs/ja/api-reference/overview)
* [SambaCloud の対応モデル](/docs/ja/models/sambacloud-models)
* [SambaNova サポート](https://sambanova.ai/support)