Cursor集成DeepSeek-R1本地推理完整方案

各位，虽然有很多使用本地 LLM 的选项，但 DeepSeek-R1 是几周前发布的。如果你想在 Cursor 中使用 Ollama/本地 LLM，我可以帮你。

首先，你需要安装 Ollama。安装后，你需要为 Ollama 配置 CORS，这是必需的，否则 Cursor 会返回 403 Forbidden。如你所见，我们需要在 Windows 环境中定义 OLLAMA_ORIGINS。

接下来，我们需要 deepseek-r1 模型。我尝试了 deepseek-r1:8b，因为这个模型有很好的基准测试成绩。这个模型在我的电脑上运行，配置是 Nvidia RTX 3070 8GB（足够的 VRAM，我的速度是 60-70t/s）。我们可以使用

ollama run deepseek-r1:8b

然后模型开始下载。下载完成后，我们可以通过 Windows 任务栏图标或其他方式退出 Ollama。我们需要关闭它以重启 Ollama，因为我们定义了 CORS。

然后你可以通过开始菜单运行 Ollama。

默认情况下，Ollama 的服务端点是 http://127.0.0.1:11434，但如果你直接在 Cursor 中使用这个端点，它无法工作。所以我们需要 ngrok。你可以下载并登录它，然后它会指示你通过身份验证令牌进行登录。

接下来，我们需要使用 ngrok 为 Ollama 提供公共 URL。

.\ngrok.exe http 11434 --host-header="localhost:11434"

然后我们获得了 OpenAI 公共 URL 的端点。

你可以检查你的端点是否活跃。

好的，我们转向 Cursor。

我们需要在 Cursor 中定义要使用的模型。你可以使用 ollama list 来查看你拥有的模型列表。

在 OpenAI Key 中，使用你的公共 URL https://xxxxxx.ngrok-free.app，API Key 使用 ollama，这样就完成了。

完成这些步骤后，我们可以通过 Cursor Chat 尝试一些模型。

如你所见，本地 LLM 在某些情况下运行正常，但不支持 Composer，因为 Cursor 仅允许 Anthropic 和 GPT 模型。

对于进一步的操作，你可能会考虑阻止此人和/或报告滥用。