应选“接入Ollama”方式，因其零配置自动探测本地服务（http://127.0.0.1:11434）、支持GPU直通与模型热重载；而“配置API”需手动暴露端口、填写严格匹配的Model Name，适用于多后端统一调度场景。
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在Cursor中接入本地大模型时，选择“接入Ollama”还是“配置API”，直接决定模型调用路径、运行环境和调试方式——前者走本地Ollama服务的Unix socket或HTTP接口，后者需自行暴露模型为标准OpenAI兼容API端点。
接入Ollama：零配置启动本地模型
第一步：确保Ollama已在系统中安装并运行（macOS/Linux执行ollama serve，Windows使用Ollama Desktop并保持后台常驻）。
第二步：打开Cursor → Settings → Extensions → 搜索“Ollama” → 安装官方Ollama extension。
第三步：重启Cursor，点击左下角模型选择器 → 出现“Ollama: llama3.2”“Ollama: phi4”等带Ollama前缀的选项 → 直接点击启用。
这一步无需填写地址或密钥，Ollama extension会自动探测http://127.0.0.1:11434或Unix socket路径。如果Ollama监听端口被改过，需手动编辑~/.cursor/agent-settings.json，添加"ollamaHost": "http://localhost:XXXX"字段。
配置API：对接任意OpenAI格式服务
方法一：对接Ollama自建API服务
先运行：OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve（注意：必须绑定0.0.0.0才能被外部访问）→ 然后在Cursor Settings → Model Provider → Add Custom Provider → 填写：
Provider Name：Ollama-Remote
Base URL：【必须以/v1结尾，例如 http://192.168.1.100:11434/v1】
API Key：留空（Ollama API无需密钥）
Model Name：llama3.2（必须与ollama list输出的名称完全一致，区分大小写）
方法二：对接LiteLLM、AnythingLLM等中间层
若已部署LiteLLM，Base URL填http://localhost:4000/v1，API Key填LiteLLM生成的密钥，Model Name填你在LiteLLM中注册的路由别名（如ollama/llama3.2）。
⚠️ 注意：Cursor不校验API可用性，填错URL或Model Name会导致对话框持续转圈且无报错提示。
关键区别速查
Ollama接入方式由extension硬编码实现，仅支持Ollama管理的模型，但支持GPU加速直通、模型热重载、ollama run即时拉取；API配置方式走标准HTTP请求，可接入任何兼容OpenAI schema的服务，但所有推理请求都经网络栈，本地模型无法绕过序列化开销。
如果你只用Ollama跑模型，选第一种；如果你同时调度vLLM、Groq、Claude代理或需要统一API网关，必须走第二种。
