前言

本方案提出了一種基于Windows系統的智能化開發平臺搭建策略，通過融合Cursor智能編程平臺、Ollama模型運行框架和cpolar內網穿透服務，成功實現了千問QwQ-32B大模型的私有化遠程調用。該系統架構包含三個核心組件：首先利用Ollama框架實現QwQ-32B模型的本地化部署；其次構建定制化的OPENAI API接口以規范模型服務輸出；最后借助內網穿透技術突破局域網限制，創建可遠程訪問的服務端口。

在技術實現維度，Cursor作為當前主流的AI輔助開發工具，其設計特性存在兩個明顯局限：其一是對公網模型服務的強依賴特性；其二是高頻次API調用帶來的運營成本壓力。本方案從兩個層面進行優化：第一，實施本地化部署方案提升數據安全性，確保所有代碼解析與模型運算均在本地閉環完成；第二，采用內網穿透技術既規避了服務費用支出，又實現了跨區域訪問能力。

該解決方案具備三項顯著應用價值：1）為開發者提供多場景工作環境適配，通過遠程連接實現本地模型訪問；2）在團隊協作中有效防控代碼泄露風險；3）為資源受限的開發團隊提供高性價比的AI服務選項。通過Ollama的輕量化部署能力、cpolar的穿透技術優勢與Cursor的智能編輯功能的有機整合，最終構建出具備安全性保障、成本控制優勢和操作便利性的智能開發系統。

1.安裝Ollama

本例中使用的是Windows11系統專業版，通過Ollama運行Gemma3:27B大模型，之前曾經發布過如何在Windows安裝Ollama的教程，有需要的同學可以看看這篇文章：Windows本地部署Deepseek-R1大模型并使用Web界面遠程交互

簡單來說，就是訪問Ollama的官網：Download Ollama on Windows

下載對應版本的ollama安裝程序并安裝：

2.QwQ-32B模型安裝與運行

在Ollama的官網點擊Models，搜索qwq就可以看到模型：

Ollama安裝完成之后，就可以開始去下載 QwQ-32B 模型了，使用這個命令就能下載：

ollama run qwq

ps:需要預留20個G以上的儲存空間，默認下載到C盤，如果想修改下載位置，可以在終端中執行下方命令來指定模型文件的存放目錄，這里以d:\ollama為例，大家可以自定義：

set OLLAMA_MODELS=d:\ollama

下載中，時間有點長，等待進度條完成即可，模型安裝成功后會提示success，并可以進行提問了：

3.Cursor安裝與配置

訪問cursor官網下載Windows版本： https://www.cursor.com/

我這里下載的是Windows X64的0.48版本：

下載后，按照提示一步步安裝，如需創建桌面快捷方式，勾選即可：

點擊完成后，第一次運行程序會彈出登錄窗口：

點擊Sign UP注冊一個賬號登錄：

或者使用google或github賬號登錄，都可以：

選擇一個主題，點擊繼續：

選擇快捷鍵風格，點擊繼續：

數據分享這里選擇了私人模式進行演示，大家可以根據自己情況選擇：

給AI發送信息的語言選擇簡體中文：

配置完畢后，既可看到Cursor的主界面了：

4. 簡單使用測試

現在我們就可以在右側的輸入框中選擇好AI模型進行提問了，比如我這里要求他幫我寫一個貪吃蛇小游戲：

經過兩次確認創建文件，并等待一小會兒后，AI就給我生成了兩個文件（index.html和game.js），在將這兩個文件保存在同一目錄下，在瀏覽器中打開index.html就能看到貪吃蛇小游戲的界面了：

通過控制方向鍵也可以正常玩，不過這只是一個相當初級的版本，但是AI也提供了后續優化的建議，比如：

• 添加游戲重啟按鈕

• 調整游戲速度

• 添加不同的難度級別

• 添加音效

• 添加暫停功能

5. 調用本地大模型

在提問框旁邊，我們能看到使用哪個大模型來輔助你編程的選擇功能：

不過剛才演示的是通過調用在線大模型來輸出回答，現在我們來演示一下如何讓Cursor調用我們剛才在本地部署的qwq-32b大模型來實現輔助開發。

要想實現這個功能，首先我們需要打開Cursor的左邊欄，點擊插件，搜索cline插件，并點擊install進行下載：

安裝好之后，點擊插件圖標，選擇使用我自己的api key：

然后在API Provider中選擇剛才安裝的Ollama，模型地址默認http://localhost:11434，模型ID在勾選了要使用本地部署的qwq:latest后會自動填寫，然后點擊Let”go！

配置完成后，點擊cline插件下方的在編輯器中打開：

在彈出的新輸入框中，可以看到現在已經調用的是本地部署的qwq-32b（名稱為qwq:latest）模型了！

提個要求測試一下：

這次使用本地大模型生成的貪吃蛇小游戲不用自己創建文件夾了，自己在桌面上生成了一個目錄：

訪問后同樣可以看到游戲界面，并且這次還加上了重新開始按鈕：

但是同樣也有一些BUG，需要后期進行完善與優化。

6. 安裝內網穿透

但如果想要像文章開頭說的那樣，當和本地部署的大模型不在同一網絡環境下，也能隨時隨地在線使用Cursor調用與本地部署的大模型輔助代碼開發，那就需要借助cpolar內網穿透工具來實現公網訪問了！接下來介紹一下如何安裝cpolar內網穿透，過程同樣非常簡單，只需使用它為Ollama配置一個公網地址就可以了。

首先進入cpolar官網：

cpolar官網地址: https://www.cpolar.com

點擊免費使用注冊一個賬號，并下載最新版本的cpolar：

登錄成功后，點擊下載cpolar到本地并安裝（一路默認安裝即可）本教程選擇下載Windows版本。

cpolar安裝成功后，在瀏覽器上訪問http://localhost:9200，使用cpolar賬號登錄,登錄后即可看到配置界面,結下來在WebUI管理界面配置即可。

接下來配置一下 ollama 的公網地址：

登錄后，點擊左側儀表盤的隧道管理——創建隧道，

• 隧道名稱：cursor（可自定義命名，注意不要與已有的隧道名稱重復）
• 協議：選擇 http
• 本地地址：11434
• 域名類型：選擇隨機域名
• 地區：選擇China Top

隧道創建成功后，點擊左側的狀態——在線隧道列表,查看所生成的公網訪問地址，有兩種訪問方式,一種是http 和https：

使用上面的任意一個公網地址替換剛才我們在Cursor中的cline插件里填寫的模型地址即可，這樣一來就可以隨時使用Cursor在線調用本地大模型來讓AI輔助我們進行代碼開發了！

小結

為了方便演示，我們在上邊的操作過程中使用cpolar生成的HTTP公網地址隧道，其公網地址是隨機生成的。這種隨機地址的優勢在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺點是網址是隨機生成，這個地址在24小時內會發生隨機變化，更適合于臨時使用。

如果有長期遠程使用Cursor調用本地模型輔助開發，或者異地訪問與使用其他本地部署的服務的需求，但又不想每天重新配置公網地址，還想讓公網地址好看又好記并體驗更多功能與更快的帶寬，那我推薦大家選擇使用固定的二級子域名方式來配置一個公網地址。

7. 配置固定公網地址

接下來演示如何為其配置固定的HTTP公網地址，該地址不會變化，方便分享給別人長期查看你部署的項目，而無需每天重復修改服務器地址。

配置固定http端口地址需要將cpolar升級到專業版套餐或以上。

登錄cpolar官網，點擊左側的預留，選擇保留二級子域名，設置一個二級子域名名稱，點擊保留:

保留成功后復制保留成功的二級子域名的名稱：mycursor，大家也可以設置自己喜歡的名稱。

返回Cpolar web UI管理界面，點擊左側儀表盤的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道：cursor，點擊右側的編輯：

修改隧道信息，將保留成功的二級子域名配置到隧道中

• 域名類型：選擇二級子域名
• Sub Domain：填寫保留成功的二級子域名：mycursor

點擊更新(注意,點擊一次更新即可,不需要重復提交)

更新完成后,打開在線隧道列表,此時可以看到公網地址已經發生變化,地址名稱也變成了固定的二級子域名名稱的域名：

最后,我們使用上邊任意一個固定的公網地址訪問,可以看到訪問成功,這樣一個固定且永久不變的公網地址就設置好了，可以隨時隨地在公網環境異地在線訪問本地部署的大模型來使用Cursor輔助代碼開發工作了！

總結

本系統方案已在Windows系統環境中成功構建Cursor智能編程平臺與QwQ-32B大模型的本地化部署架構，通過cline插件構建了本地模型的調用機制。針對傳統云端服務模式存在的運營成本高企與數據安全風險，本方案創造性整合內網穿透技術，成功破解了無公網IP場景下的遠程訪問瓶頸。實測數據顯示，該技術架構在維持開發效率的同時，實現了服務成本的顯著優化，主要體現在：1）本地化處理機制杜絕了數據外傳隱患；2）采用內網穿透技術替代傳統云服務收費模式；3）模塊化插件設計提升了模型響應速度。該解決方案為需要靈活部署環境的開發團隊提供了兼顧安全防護、成本控制和系統擴展的可行性方案，歡迎就技術細節進行深入交流。