DeepWiki-Open完全ガイド — GitHubリポジトリからAI Wikiを自動生成するOSSの使い方

この記事ではRAGに特化して解説します。RAG全般は RAGとは？仕組み・構築・ベクトルDB選定まで【2026年完全ガイド】 をご覧ください。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

関連記事: RAGとは？仕組み・構築・ベクトルDB選定まで【2026年完全ガイド】

参照ソース

• GitHub — AsyncFuncAI/deepwiki-open
• DeepWiki-Open README（日本語）
• DeepWiki MCP サーバー
• DeepWiki MCP ドキュメント
• Cognition DeepWiki（ホスティング版）
• デモ動画（YouTube）