DeepWiki-Openとは — リポジトリからAIドキュメントを自動生成するOSS
DeepWiki-Openは、GitHub・GitLab・BitbucketのリポジトリをAIで解析し、構造化されたWikiドキュメントを自動生成するオープンソースツールだ。2026年4月時点でGitHub Star数は15,500を超え、MITライセンスで公開されている。
READMEすら読まずにコードの全体像を把握したい、新しいOSSの仕組みを素早く理解したい — そんな場面で威力を発揮する。リポジトリURLを入力するだけで、以下の成果物が自動生成される。
- 構造化されたWikiページ — コードベースの機能・設計・モジュール構成を整理したドキュメント
- Mermaid図 — アーキテクチャ図、データフロー図、シーケンス図を自動描画
- RAGベースQ&A — コードに対して自然言語で質問し、関連コードを根拠にした回答を取得
- DeepResearch — 複雑なテーマについて最大5回の反復調査を実行する深掘り機能
技術スタックはフロントエンドがNext.js 15 + React 19、バックエンドがFastAPI（Python）。ベクトル検索にFAISS、LLMフレームワークにAdalFlowを採用している。
なお、同名の「DeepWiki」（Cognition AI / Devin提供のホスティング版）とは別プロジェクトだ。本記事はセルフホスト可能なOSS版「DeepWiki-Open」を解説する。
仕組みと主要機能 — RAG・ベクトル検索・DeepResearch
DeepWiki-Openの処理パイプラインは5ステップで構成される。
GitHub / GitLab / Bitbucket"] --> B["リポジトリのクローン
プライベートリポも対応"] B --> C["コード解析・チャンク分割
AdalFlow + テキストスプリッター"] C --> D["ベクトル埋め込み生成
FAISS インデックス構築"] D --> E["LLMによるWiki生成
7プロバイダーから選択"] E --> F["Wiki・Mermaid図・Q&A
ブラウザで閲覧"]
ベクトル埋め込みとRAG — コードをチャンクに分割し、FAISS（Facebook AI Similarity Search）でベクトルインデックスを構築する。Q&A機能では質問に関連するコード断片をベクトル検索で取得し、LLMに渡して根拠に基づいた回答を生成する。RAGFlowのようなエンタープライズRAGとは異なり、コードリポジトリ特化の軽量実装だ。
DeepResearch — 単純なQ&Aでは足りない複雑なテーマに対応する機能。「リサーチ計画→調査→中間報告→追加調査→最終結論」のサイクルを最大5回反復する。大規模リポジトリのアーキテクチャ分析や、モジュール間の依存関係の調査に有効。
プライベートリポジトリ対応 — GitHub・GitLabのPersonal Access Tokenを入力することで、プライベートリポジトリも解析できる。
データ保存先 — すべてのデータは ~/.adalflow/ 配下に保存される。
| ディレクトリ | 内容 |
|---|---|
~/.adalflow/repos/ |
クローンしたリポジトリ |
~/.adalflow/databases/ |
ベクトル埋め込み・インデックス |
~/.adalflow/wikicache/ |
生成済みWikiのキャッシュ |
インストールとLLMプロバイダー設定
Dockerで起動（推奨）
最も手軽なのはDocker Composeでの起動だ。
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/AsyncFuncAI/deepwiki-open.git
cd deepwiki-open
# APIキーを設定（少なくとも1つ必要）
cat > .env << 'EOF'
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key
EOF
# Docker Composeで起動
docker-compose up
起動後、http://localhost:3000 にアクセスすればWiki生成画面が表示される。
Docker Hubからイメージを直接pullして実行することもできる。
docker pull ghcr.io/asyncfuncai/deepwiki-open:latest
docker run -p 8001:8001 -p 3000:3000 \
-e OPENAI_API_KEY=sk-your-key \
-e GOOGLE_API_KEY=your-google-key \
-v ~/.adalflow:/root/.adalflow \
ghcr.io/asyncfuncai/deepwiki-open:latest
手動セットアップ
Docker以外で動かす場合は、バックエンドとフロントエンドを個別に起動する。
# バックエンド（FastAPI / ポート8001）
python3 -m pip install poetry==2.0.1
poetry install -C api
python3 -m api.main
# フロントエンド（Next.js / ポート3000）— 別ターミナルで
npm install
npm run dev
7つのLLMプロバイダー
DeepWiki-Openは7つのLLMプロバイダーをサポートする。UIから切り替え可能で、用途やコストに応じて選択できる。
| プロバイダー | デフォルトモデル | 必要な環境変数 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Google Gemini | gemini-2.5-flash | GOOGLE_API_KEY |
高速・低コスト |
| OpenAI | gpt-5-nano | OPENAI_API_KEY |
高品質・汎用 |
| OpenRouter | 各種 | OPENROUTER_API_KEY |
Claude・Llama等を統一APIで利用 |
| Azure OpenAI | gpt-4o | AZURE_OPENAI_* |
エンタープライズ向け |
| Ollama | llama3 | なし（ローカル） | 完全ローカル・無料 |
| AWS Bedrock | 各種 | AWS認証情報 | AWSインフラ統合 |
| Alibaba Dashscope | Qwen系 | DASHSCOPE_API_KEY |
OpenAI互換エンドポイント |
埋め込みモデルも切替可能で、OpenAI（text-embedding-3-small）、Google（text-embedding-004）、Ollama（ローカル）、AWS Bedrockから選べる。ただし埋め込みプロバイダーを変更すると、既存のベクトルインデックスを再生成する必要がある点に注意。
Ollamaでの完全ローカル実行
外部APIキーなしで動かしたい場合はOllamaを使う。
# Ollamaのインストールとモデル取得
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama pull llama3
ollama pull nomic-embed-text
# .envにOllamaのエンドポイントを設定
echo "OLLAMA_HOST=http://localhost:11434" > .env
# Docker Composeで起動
docker-compose up
UIのプロバイダー選択で「Ollama」を選べば、すべての処理がローカルで完結する。
MCP連携とアクセス制御
DeepWiki MCPサーバー
Cognition AIが提供するDeepWiki MCPサーバーを使えば、AIコーディングツールからリポジトリのドキュメントに直接アクセスできる。公開リポジトリが対象で、50,000以上のリポジトリがインデックス済み。
Claude Codeでの設定は1コマンドで完了する。
# Claude CodeにDeepWiki MCPサーバーを追加
claude mcp add -s user -t http deepwiki https://mcp.deepwiki.com/mcp
CursorやWindsurfでは mcp.json に以下を追加する。
{
"mcpServers": {
"deepwiki": {
"serverUrl": "https://mcp.deepwiki.com/mcp"
}
}
}
MCPサーバーは3つのツールを提供する。
| ツール | 用途 |
|---|---|
read_wiki_structure |
リポジトリのドキュメント構造（目次）を取得 |
read_wiki_contents |
ドキュメントの内容を読み取り |
ask_question |
リポジトリについてAIに質問 |
セルフホスト版のアクセス制御
DeepWiki-Openをチーム内で公開する場合、認証モードで保護できる。
# .envに追加
DEEPWIKI_AUTH_MODE=true
DEEPWIKI_AUTH_CODE=your-secret-code
類似ツール比較 — OpenDeepWiki・Cognition DeepWiki
リポジトリからドキュメントを自動生成するツールの比較。
| 特性 | DeepWiki-Open | OpenDeepWiki | Cognition DeepWiki |
|---|---|---|---|
| 開発元 | AsyncFuncAI（個人） | AIDotNet | Cognition AI（Devin） |
| GitHub Star | 15,500+ | 3,000+ | — （プロプライエタリ） |
| セルフホスト | 対応 | 対応 | 不可 |
| LLMプロバイダー | 7種（Gemini, OpenAI, Ollama等） | OpenAI中心 | 非公開 |
| ローカルLLM | Ollama対応 | 限定的 | 不可 |
| プライベートリポ | トークン入力で対応 | 対応 | Devinアカウント必要 |
| MCP連携 | なし（ホスティング版のみ） | なし | 対応 |
| DeepResearch | 対応（最大5反復） | 非対応 | Ask Devinとして提供 |
| 技術スタック | Python + Next.js | C# + TypeScript | 非公開 |
| ライセンス | MIT | MIT | プロプライエタリ |
| コスト | LLM API料金のみ | LLM API料金のみ | 公開リポは無料 |
選び方のポイント — セルフホストで自由にカスタマイズしたいならDeepWiki-Open。API不要で完全ローカル実行ならOllama連携のDeepWiki-Openが唯一の選択肢。公開リポジトリのドキュメントを手軽に参照するだけならCognition DeepWikiのホスティング版が最も簡単で、github.com を deepwiki.com に置き換えるだけで使える。
制限事項・注意点
大規模リポジトリの処理時間 — モノレポや巨大リポジトリでは解析・埋め込み生成に時間がかかる。api/config/repo.json でファイルフィルタやサイズ上限を調整できる。
埋め込みプロバイダーのロックイン — OpenAIの埋め込みで生成したインデックスをGoogleの埋め込みで検索することはできない。プロバイダーを変更する場合はインデックスの再生成が必要。
メンテナンス体制 — 開発者は新プロジェクト「AsyncReview」に開発の主軸を移しており、DeepWiki-Openはメンテナンスモードと公表されている。コミュニティの活発さ（1,700フォーク）がリスクを緩和している。
認証モードの制約 — DEEPWIKI_AUTH_MODE はフロントエンドを保護するが、バックエンドAPIへの直接アクセスは完全には防げない。公開環境ではリバースプロキシで追加保護が推奨される。
