Cursor接入Ollama后可直接调用本地代码专用模型（如CodeLlama、DeepSeek-Coder、Qwen2.5-Coder），实现离线、快速、隐私安全的编程辅助；需先运行ollama serve并验证http://127.0.0.1:11434/api/tags，再在Cursor中配置Ollama为AI提供方，正确填写API URL和Model Name（如qwen2.5-coder:3b），最后通过Cmd+K/Cmd+L等快捷键验证本地模型生效。
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Cursor接入Ollama后能直接在编辑器里调用本地代码专用模型（如CodeLlama、DeepSeek-Coder、Qwen2.5-Coder），无需上传代码到云端，响应快、隐私强、离线可用，写代码完全可行。
确认Ollama已装好并跑起代码模型
打开终端执行ollama list，检查输出中是否有带coder或code关键词的模型，例如qwen2.5-coder:3b、deepseek-coder:6.7b。没有就立刻拉一个：ollama pull qwen2.5-coder:3b。
运行ollama serve启动服务。这一步必须先做，否则Cursor发出去的请求会直接失败。
【务必验证端口是否真正开放】在浏览器访问http://127.0.0.1:11434/api/tags，页面应返回JSON格式的模型列表。如果打不开，说明Ollama没监听正确地址，不是单纯“服务起来了”就行。
Cursor中配置Ollama为AI提供方
打开Cursor → Cmd+, → AI → Model Provider → 选择“Ollama”。
在Ollama API URL栏填：http://127.0.0.1:11434（Mac/Linux/Windows本机直连）或http://[你的局域网IP]:11434（WSL2或远程开发场景）。
Model Name栏填你刚ollama list看到的**完整名称**，比如qwen2.5-coder:3b，大小写、冒号、版本号一个字符都不能错。
API Key留空——本地Ollama默认不设密钥，填了反而会拒收请求。
让Cursor真正用上本地模型写代码
第一步：打开一个.py或.ts文件，选中一段函数逻辑，按Cmd+K输入“请为这段代码添加TypeScript类型定义”。
第二步：观察右下角状态栏是否出现“Ollama · qwen2.5-coder:3b”字样。没出现说明还在走云端通道，回头检查Model Name是否拼错。
第三步：光标放在空白行，按Cmd+L输入“生成一个用fetch调用GitHub API获取用户信息的React Hook”，等待几秒看是否返回可运行代码块。
第四步：对准已有代码按Cmd+Shift+I触发“解释此代码”，确认返回内容是否聚焦于实现逻辑而非泛泛而谈——本地Coder模型对语法结构和上下文理解明显优于通用模型。
第五步：新建一个.cursor/rules.md文件，在里面写入定制化指令，例如：“你是一个资深前端工程师，所有生成代码必须使用TypeScript + React 18 + hooks，禁止使用any类型，接口命名用PascalCase”。保存后重启Cursor，下次提问就会严格遵循该规则。
