要在Qoder中启用本地大模型，需绕过云端API，将请求直连本机兼容OpenAI格式的服务（如Ollama、vLLM或FastAPI封装的DeepSeek），并严格匹配端点路径与配置；支持CLI临时指定、全局config.yaml配置或MCP插件三种方式。
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要在Qoder中启用本地大模型而非调用云端API，必须绕过默认的在线模型路由，将推理请求直接导向你本机已加载的服务端点。这要求你提前在本地运行一个兼容OpenAI格式的LLM服务（如Ollama、vLLM或FastAPI封装的DeepSeek），且Qoder能识别该服务的协议与路径。
确认本地模型服务已就绪
先验证你的本地模型是否真正可被调用，而不是仅“安装了”或“下载了”。Qoder不会自动启动Ollama或vLLM，它只负责发请求。
执行 curl http://127.0.0.1:11434/api/tags → 返回包含 model 字段的JSON，说明Ollama正在运行；若返回 connection refused 或 timeout，请先运行 ollama serve。
如果你用的是vLLM，检查是否监听在 http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions；如果是FastAPI封装的DeepSeek-R1，端点应为 http://localhost:8000/v1。端口和路径必须与后续配置严格一致，【Qoder不支持自动发现或端口探测】。
方法一：CLI启动时临时指定本地Ollama服务
适合快速验证、多模型切换或CI/CD流程中避免污染全局配置。
第一步：确保模型已在Ollama中可用，例如执行 ollama list → 输出含 qwen2.5-coder:14b 的行。
第二步：在项目根目录下运行命令：qoderclicn --ollama http://127.0.0.1:11434/v1 --model qwen2.5-coder:14b。
注意：--ollama 参数值必须以 /v1 结尾，否则Qoder会拼接错误路径导致404；--model 名称必须与 ollama list 中显示的完全一致，包括大小写和冒号。
方法二：修改全局配置文件强制走本地通道
此操作将永久覆盖所有Qoder Agent模式（Quest/TUI/Memory）的LLM行为，适用于长期本地开发环境。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
打开 ~/.qoder/config.yaml（Windows路径为 %USERPROFILE%\.qoder\config.yaml）。
在文件末尾添加以下区块，注意缩进必须为两个空格，不可用Tab：
llm:
base_url: "http://127.0.0.1:11434/v1"
api_key: "sk-ollama"
model: "qwen2.5-coder:14b"
保存后关闭所有Qoder进程，重新启动CLI或编辑器界面。Qoder启动时会读取该配置并跳过云端鉴权环节。
方法三：通过MCP协议注入自定义LLM插件（高级）
当你需要对接非标准API（如带JWT校验的私有网关）、自定义响应结构或绕过Qoder内置Ollama适配器限制时使用。
在项目根目录创建 ./mcp-providers/local-ollama/ 目录。
新建 provider.py，内容需实现 mcp.server.ServerProvider 接口，其中 call() 方法必须将 Qoder 的 MCP 请求转换为对 http://127.0.0.1:11434/api/chat 的 POST 调用，并将 response.message.content 映射回 mcp.Result。
启动Qoder时加参数 --mcp-provider ./mcp-providers/local-ollama，Qoder将动态加载该插件并注册为可用LLM源。
