Claude Code 接 Ollama 本地模型

这篇适合谁、读完能做到什么

适合想用 Claude Code 的工作流，却不想把代码交给远程 API，或者想先用本地模型试验的人。读完你能用 Ollama 启动 Claude Code，知道「本地」和「云端」两条路各怎么接，也知道挑模型时要看哪几个条件。

它是什么

Ollama 提供了一个与 Anthropic 接口兼容的 API。Claude Code 通过它，就能同时使用本地运行的模型和 Ollama 云端的模型^[1]。这样，Claude Code 的读写文件、运行命令、调用工具等能力，换成兼容的模型也能用。

能力方面，通过 Ollama 使用的 Claude Code 可以对仓库或任务提问，在权限流程下运行命令，读写项目文件，使用子智能体，通过 Ollama 做网络搜索和网页抓取，发送图片和截图，并使用思考控制（需要模型支持）^[1]。工具调用和思考控制都依赖兼容的模型。

准备：一台机器和一个模型

最省事的方式是先装好 Claude Code，再选一个模型。模型要有足够的上下文，才能装下你的仓库。云端模型不用下载就能用；本地模型则要把上下文窗口设到 64k 或以上^[1]。仓库越大，越要注意这一点^[1]。

Claude Code 的很多操作依赖工具调用，所以挑模型时要选支持工具的。基础的聊天和文件修改在兼容模型上能用，但 Ollama 托管的 WebSearch 和一些高级工具控制并不完全支持^[1]。这一点比模型的名气更重要：一个不支持工具的模型，装得再好，也只能聊天。

怎么选接法

三种接法，适合的情况不太一样。

本机已经装了 Ollama：用 ollama launch claude 一条命令启动，它会引导你选模型^[1]。
不想在本机装 Ollama：直接连到云端，只需要装 Claude Code 并把 API 密钥放进 OLLAMA_API_KEY^[1]。
想完全手动控制：自己装 Claude Code，再设置环境变量指向本地服务^[1]。

方式一：用 ollama launch 一键启动

如果本机已经装了 Ollama，最直接的方式是运行^[1]：

ollama launch claude

方式二：直连 Ollama 云端

不想在本机装 Ollama，也可以直接连到云端。先安装 Claude Code，再把 Ollama 的 API 密钥放进 OLLAMA_API_KEY，就不需要装 Ollama 本身^[1]。

在 Bash 或 Zsh 里，可以这样启动^[1]：

ANTHROPIC_BASE_URL=https://ollama.com \
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$OLLAMA_API_KEY" \
ANTHROPIC_API_KEY="" \
claude --model glm-5.3-flash

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 用于 bearer 认证。要留意，Claude 的设置文件可以覆盖 shell 里的变量，所以如果 base URL 或密钥写进了设置文件，要同步修改，然后运行 /status 检查连接是否正常^[1]。

方式三：手动接本地 Ollama

如果想完全手动配置，先在 macOS 或 Linux 上安装 Claude Code^[1]：

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

然后设置三个环境变量，让 Claude Code 指向本地的 Ollama 服务^[1]：

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_API_KEY=""
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

接着用 claude --model qwen3.5 启动，就能让 Claude Code 使用这个本地模型^[1]。

如果不想先 export，也可以把变量写在同一行命令前面^[1]：

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 ANTHROPIC_API_KEY="" claude --model kimi-k2.7-code:cloud

无交互运行：脚本、Docker 和 CI

要在脚本、Docker 或 CI 里跑，就加上 --yes，比如^[1]：

ollama launch claude --model gemma4:cloud --yes -- -p "how does this repository work?"

--yes 会跳过选择界面，需要时自动拉取模型，并且必须同时指定 --model。-- 后面的参数会原样传给 Claude Code^[1]。也就是说，-- 之后可以直接写 Claude Code 自己的参数，比如上面的 -p。

权限：自动化要多留一道心

Claude Code 在大多数操作上都会请求权限。这套权限流程在通过 Ollama 使用时同样适用^[1]。如果要让它自己跑，需要配置权限规则；另一种做法是在隔离的环境里传入 --dangerously-skip-permissions，这会跳过权限检查，所以只能用在隔离的环境里^[1]。

定时任务和 Telegram

在 Claude Code 里用 /loop 可以按间隔重复执行一个提示词或斜杠命令，格式是 /loop <间隔> <提示词或命令>^[1]。官方文档给的例子包括：每 30 分钟检查一次自己的 PR 并总结状态，每小时调研一次 AI 新闻，每 15 分钟检查一次新的 GitHub 议题并按优先级分拣^[1]。

如果想让 Telegram 机器人和 Claude Code 会话对话，需要先装 Telegram 插件，用 BotFather 创建一个机器人，然后用下面的命令启动^[1]：

ollama launch claude -- --channels plugin:telegram@claude-plugins-official

第一次跑通怎么检查

接通之后，先别急着让它改代码。运行 /status，确认连接和模型都是你选的那个^[1]。然后问一个只读的问题，比如让它介绍一下仓库的目录结构，看它能不能读到文件、回答是否合理。这一步能帮你分清问题出在连接、模型还是任务本身。确认能读之后，再让它做一个小的文件修改，观察它是否能完成工具调用^[1]。