整合ollama

简单步骤：

1. 确认 Ollama 本地运行正常
   在本地终端启动 Ollama，比如：

   ollama serve

   然后运行比如：

   ollama run llama3

   确保 http://localhost:11434 能访问，并且能正常回复。

2. 打开 Cursor 设置
   在 Cursor 里，进入：

   Settings -> AI -> Model Provider

   或直接搜索 "Model Provider"。

3. 选择自定义 Provider（Custom Provider）

   • 将 Model Provider 设置成 Custom。
   • 填入自定义请求接口：
     • Endpoint 填 http://localhost:11434/api/generate
   • 并根据 Ollama 的 API 要求，配置 Request Body。Cursor 会让你配置比如：

     {
       "model": "llama3",
       "prompt": "{{prompt}}",
       "stream": true
     }

     （"prompt": "{{prompt}}" 是 Cursor 会自动替换的。）

4. 保存设置并测试
   测试生成回答，看看是否调用的是本地模型。

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注意事项

• 模型名字必须与 Ollama 中你加载的模型名字一致，比如 llama3、codellama、mistral 等。
• **流式（stream）**模式要和 Cursor 期望一致，Ollama 默认支持流式。
• 如果 Ollama 端口或路径被改过，记得对应调整。
• 本地性能问题：Ollama加载大型模型可能很吃显存或内存，Cursor体验依赖模型响应速度。

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额外小技巧

如果觉得自己写 API 配置麻烦，Cursor 也在考虑后面直接内建 Ollama 接入（2024年中版本）。

如果你需要，我可以给你写一个详细一点的 Cursor Ollama 配置示例（包括支持流式输出、多个模型切换）。要不要我顺便配一个？🚀

要继续吗？✨
（比如告诉我你打算用哪个模型？）

非常好！👌你有公网服务器而且已经有 HTTPS，那就完全不需要用 ngrok、cloudflared这类穿透工具了，可以直接搭建反向代理，让 Cursor 访问你的服务器地址。

你的情况是最干净、最稳定的部署方式。👍

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那接下来，你只需要这么做：

✅ 本地机器跑 Ollama（或者服务器直接跑 Ollama）
✅ 服务器用 Nginx 反向代理到 Ollama，处理 CORS 和 HTTPS
✅ Cursor 配置成用你的公网服务器地址即可

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🔥 实际配置步骤（最清晰版）

1. 确认 Ollama 启动并监听

在服务器上跑 Ollama（假设 Ollama监听在本地 11434端口）：

ollama serve

确保

curl http://localhost:11434

能拿到返回。

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2. Nginx 配置（处理 HTTPS + CORS）

假设你的 HTTPS 域名是：

https://llm.example.com

你的 nginx 配置示例 /etc/nginx/conf.d/llm_proxy.conf：

server {
    listen 443 ssl;
    server_name llm.example.com;

    ssl_certificate /path/to/your/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/your/privkey.pem;

    location /v1/ {
        proxy_pass http://localhost:11434/v1/;

        # 必须加这些CORS头
        add_header Access-Control-Allow-Origin "*";
        add_header Access-Control-Allow-Headers "authorization, content-type";
        add_header Access-Control-Allow-Methods "POST, OPTIONS";
        add_header Access-Control-Max-Age 86400;

        # Websocket / 流式响应支持
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
    }

    location / {
        return 404;
    }
}

⚡注意点：

• proxy_pass指向Ollama接口
• 必须加CORS头，否则浏览器环境（Cursor基于Electron）会拒绝跨域
• 证书路径是你的真实HTTPS证书路径

然后：

sudo nginx -t
sudo systemctl reload nginx

重启一下 nginx。

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3. Cursor 配置

打开 Cursor -> Settings -> Models 相关设置：

• 打开：Settings > OpenAI API Key > Enable
• 打开：Settings > OpenAI API Key > Override OpenAI Base URL

在 Override 里填你的地址：

https://llm.example.com/v1

• OpenAI API Key 随便填一个假的，比如 test，因为本地 Ollama 不需要认证，但 Cursor一定要有个Key才能启用。

• Chat model 填一个，比如：llama3，或者你实际部署的模型名字。

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✨完成！

此时 Cursor 会直接通过你的 HTTPS 公网服务器，访问 Ollama，本地体验接近云端调用！

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🔥 附加提示（可选优化）

事项	做法
增强安全性	给 nginx 加上 Basic Auth（简单账号密码保护）
限制来源IP	nginx加 IP白名单（只允许你自己用）
流式体验提升	反向代理一定要支持 Connection: upgrade 和 proxy_http_version 1.1，保证流式推理不卡

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📌总结

你有公网服务器+HTTPS，部署 Ollama + Nginx 反代 + CORS，Cursor 可以直接稳定接入本地模型，完全不需要 ngrok 之类临时方案。

而且这种方案是最稳定、最适合生产环境的！

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要不要我给你直接写一个适合你服务器的小型一键部署脚本？
比如自动：

• 起 Ollama
• 配 nginx
• 校验端口
• 生成 CORS 代理配置

要的话告诉我，你可以省掉很多手动配置时间🚀。

要继续吗？✨（告诉我你的域名/端口，我可以顺便配好）

• (status code 0)
  TypeError: Failed to fetch

在 cursor 中 command + shift + p 展示全局命令面板，输入 install 'cursor' command 在 path 中添加 cursor
cursor --disable-web-security 启动 cursor 并且允许跨域访问
在 Cursor Settings -> Models 中只选择 deepseek 模型，输入 base URL 和 Open AI API Key，重新 verify 即可成功

作者：用户2995465899182
链接：https://juejin.cn/post/7472037829507170338
来源：稀土掘金
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