前言

本方案提出了一种基于Windows系统的智能化开发平台搭建策略，通过融合Cursor智能编程平台、Ollama模型运行框架和cpolar内网穿透服务，成功实现了千问QwQ-32B大模型的私有化远程调用。该系统架构包含三个核心组件：首先利用Ollama框架实现QwQ-32B模型的本地化部署；其次构建定制化的OPENAI API接口以规范模型服务输出；最后借助内网穿透技术突破局域网限制，创建可远程访问的服务端口。

在技术实现维度，Cursor作为当前主流的AI辅助开发工具，其设计特性存在两个明显局限：其一是对公网模型服务的强依赖特性；其二是高频次API调用带来的运营成本压力。本方案从两个层面进行优化：第一，实施本地化部署方案提升数据安全性，确保所有代码解析与模型运算均在本地闭环完成；第二，采用内网穿透技术既规避了服务费用支出，又实现了跨区域访问能力。

该解决方案具备三项显著应用价值：1）为开发者提供多场景工作环境适配，通过远程连接实现本地模型访问；2）在团队协作中有效防控代码泄露风险；3）为资源受限的开发团队提供高性价比的AI服务选项。通过Ollama的轻量化部署能力、cpolar的穿透技术优势与Cursor的智能编辑功能的有机整合，最终构建出具备安全性保障、成本控制优势和操作便利性的智能开发系统。

1.安装Ollama

本例中使用的是Windows11系统专业版，通过Ollama运行Gemma3:27B大模型，之前曾经发布过如何在Windows安装Ollama的教程，有需要的同学可以看看这篇文章：Windows本地部署Deepseek-R1大模型并使用Web界面远程交互

简单来说，就是访问Ollama的官网：Download Ollama on Windows

下载对应版本的ollama安装程序并安装：

2.QwQ-32B模型安装与运行

在Ollama的官网点击Models，搜索qwq就可以看到模型：

Ollama安装完成之后，就可以开始去下载 QwQ-32B 模型了，使用这个命令就能下载：

ollama run qwq

ps:需要预留20个G以上的储存空间，默认下载到C盘，如果想修改下载位置，可以在终端中执行下方命令来指定模型文件的存放目录，这里以d:\ollama为例，大家可以自定义：

set OLLAMA_MODELS=d:\ollama

下载中，时间有点长，等待进度条完成即可，模型安装成功后会提示success，并可以进行提问了：

3.Cursor安装与配置

访问cursor官网下载Windows版本： https://www.cursor.com/

我这里下载的是Windows X64的0.48版本：

下载后，按照提示一步步安装，如需创建桌面快捷方式，勾选即可：

点击完成后，第一次运行程序会弹出登录窗口：

点击Sign UP注册一个账号登录：

或者使用google或github账号登录，都可以：

选择一个主题，点击继续：

选择快捷键风格，点击继续：

数据分享这里选择了私人模式进行演示，大家可以根据自己情况选择：

给AI发送信息的语言选择简体中文：

配置完毕后，既可看到Cursor的主界面了：

4. 简单使用测试

现在我们就可以在右侧的输入框中选择好AI模型进行提问了，比如我这里要求他帮我写一个贪吃蛇小游戏：

经过两次确认创建文件，并等待一小会儿后，AI就给我生成了两个文件（index.html和game.js），在将这两个文件保存在同一目录下，在浏览器中打开index.html就能看到贪吃蛇小游戏的界面了：

通过控制方向键也可以正常玩，不过这只是一个相当初级的版本，但是AI也提供了后续优化的建议，比如：

• 添加游戏重启按钮

• 调整游戏速度

• 添加不同的难度级别

• 添加音效

• 添加暂停功能

5. 调用本地大模型

在提问框旁边，我们能看到使用哪个大模型来辅助你编程的选择功能：

不过刚才演示的是通过调用在线大模型来输出回答，现在我们来演示一下如何让Cursor调用我们刚才在本地部署的qwq-32b大模型来实现辅助开发。

要想实现这个功能，首先我们需要打开Cursor的左边栏，点击插件，搜索cline插件，并点击install进行下载：

安装好之后，点击插件图标，选择使用我自己的api key：

然后在API Provider中选择刚才安装的Ollama，模型地址默认http://localhost:11434，模型ID在勾选了要使用本地部署的qwq:latest后会自动填写，然后点击Let”go！

配置完成后，点击cline插件下方的在编辑器中打开：

在弹出的新输入框中，可以看到现在已经调用的是本地部署的qwq-32b（名称为qwq:latest）模型了！

提个要求测试一下：

这次使用本地大模型生成的贪吃蛇小游戏不用自己创建文件夹了，自己在桌面上生成了一个目录：

访问后同样可以看到游戏界面，并且这次还加上了重新开始按钮：

但是同样也有一些BUG，需要后期进行完善与优化。

6. 安装内网穿透

但如果想要像文章开头说的那样，当和本地部署的大模型不在同一网络环境下，也能随时随地在线使用Cursor调用与本地部署的大模型辅助代码开发，那就需要借助cpolar内网穿透工具来实现公网访问了！接下来介绍一下如何安装cpolar内网穿透，过程同样非常简单，只需使用它为Ollama配置一个公网地址就可以了。

首先进入cpolar官网：

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的cpolar：

登录成功后，点击下载cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。

cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到配置界面,结下来在WebUI管理界面配置即可。

接下来配置一下 ollama 的公网地址：

登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，

• 隧道名称：cursor（可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复）
• 协议：选择 http
• 本地地址：11434
• 域名类型：选择随机域名
• 地区：选择China Top

隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是http 和https：

使用上面的任意一个公网地址替换刚才我们在Cursor中的cline插件里填写的模型地址即可，这样一来就可以随时使用Cursor在线调用本地大模型来让AI辅助我们进行代码开发了！

小结

为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。

如果有长期远程使用Cursor调用本地模型辅助开发，或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想让公网地址好看又好记并体验更多功能与更快的带宽，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来配置一个公网地址。

7. 配置固定公网地址

接下来演示如何为其配置固定的HTTP公网地址，该地址不会变化，方便分享给别人长期查看你部署的项目，而无需每天重复修改服务器地址。

配置固定http端口地址需要将cpolar升级到专业版套餐或以上。

登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留:

保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称：mycursor，大家也可以设置自己喜欢的名称。

返回Cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道：cursor，点击右侧的编辑：

修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

• 域名类型：选择二级子域名
• Sub Domain：填写保留成功的二级子域名：mycursor

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名：

最后,我们使用上边任意一个固定的公网地址访问,可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了，可以随时随地在公网环境异地在线访问本地部署的大模型来使用Cursor辅助代码开发工作了！

总结

本系统方案已在Windows系统环境中成功构建Cursor智能编程平台与QwQ-32B大模型的本地化部署架构，通过cline插件构建了本地模型的调用机制。针对传统云端服务模式存在的运营成本高企与数据安全风险，本方案创造性整合内网穿透技术，成功破解了无公网IP场景下的远程访问瓶颈。实测数据显示，该技术架构在维持开发效率的同时，实现了服务成本的显著优化，主要体现在：1）本地化处理机制杜绝了数据外传隐患；2）采用内网穿透技术替代传统云服务收费模式；3）模块化插件设计提升了模型响应速度。该解决方案为需要灵活部署环境的开发团队提供了兼顾安全防护、成本控制和系统扩展的可行性方案，欢迎就技术细节进行深入交流。