需完成服务启动、端口暴露、模型配置三步闭环：先执行ollama serve，再设ollama_host=0.0.0.0:11434，重启服务；确认ollama list中模型名（如phi-3:3.8b）；最后在cursor中配置对应api url和模型名。
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让Cursor编辑器直接调用你本机运行的Ollama大模型，实现零延迟、全离线、数据不出本地的AI编程体验，需要完成服务启动、端口暴露、模型配置三步闭环。这三步缺一不可，任意环节出错都会导致Cmd+K无响应或报ERR_CONNECTION_REFUSED。
启动Ollama并强制监听全网接口
第一步：在终端中执行ollama serve启动服务，但默认它只绑定到127.0.0.1:11434，Cursor在某些环境（如WSL2、远程容器）下根本访问不到。
第二步：必须设置环境变量覆盖默认行为。macOS/Linux用户运行export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434，Windows PowerShell用户运行$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"，【这一步不做，后续所有配置都无效】。
第三步：在设置好环境变量后，重新执行ollama serve。验证是否生效：打开浏览器访问http://localhost:11434/api/tags，应返回JSON格式的模型列表；若页面空白或报错，说明端口未正确暴露。
下载并确认本地模型名称
执行ollama list查看已安装模型，输出格式为NAME TAG DIGEST SIZE。注意：模型名必须严格匹配NAME和TAG拼接后的完整标识，例如llama3:8b或qwen2.5-coder:7b，中间不能有空格，大小写敏感。
如果列表为空，先拉取一个轻量模型：ollama pull phi-3:3.8b——该模型响应快、内存占用低，适合开发机验证流程。
切记：Cursor中填写的模型名必须与ollama list第一列完全一致，多一个冒号、少一个字母都会导致“Model not found”错误。
配置Cursor使用Ollama作为AI提供方
方法一：通过图形界面配置（推荐新手）
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① 打开Cursor → Cmd+, → 进入Settings → AI → Model Provider
② 选择“Ollama”作为Provider类型
③ 在Ollama API URL栏填入http://127.0.0.1:11434（纯本地开发）或http://[你的局域网IP]:11434（WSL2/跨容器场景）
④ 在Model Name栏填入上一步确认的完整模型名，例如phi-3:3.8b
方法二：手动编辑cursor.json（适合批量部署）
定位用户配置目录：~/Library/Application Support/com.cursor.Cursor/（macOS）或%APPDATA%\Cursor\（Windows），创建或修改cursor.json，写入：
{"ai":{"model":"phi-3:3.8b","endpoint":"http://localhost:11434/v1/chat/completions","apiKey":"ollama"}}
保存后重启Cursor，配置立即生效。
