应用集成

Ollama 的价值往往不在 REPL,而在成为其他工具的本机模型后端。本章覆盖本站相邻教程、编辑器,以及 Docker 网络里最容易踩的地址问题。


先选哪一种接口

对方怎么接模型你提供什么
写死 OpenAI SDK /「OpenAI 兼容」http://localhost:11434/v1 ,模型填 ollama ls 里的名字
有「Ollama」供应商主机 http://localhost:11434,走原生 /api
只要聊天,不管协议ollama run 或官方 Python/JS 库

官方菜单和 ollama launch 能一键配 Claude Code、OpenClaw、VS Code、OpenCode、Codex 等,见 integrationsCLI


Dify:模型供应商

Dify 后台把 Ollama 加为模型供应商:API Base 指向你的 Ollama(本机调试一般是 http://localhost:11434,以 Dify 当前表单为准),模型名与 ollama ls 一致。聊天模型与嵌入模型要分开配,知识库检索才能走 Embeddings 那条链路。

Dify 若跑在 Docker、Ollama 在宿主机:不要在容器里填 localhost(那是容器自己)。改用下一节的 host.docker.internal


LangChain

两条常见路:

  1. langchain-ollama(或文档中的 ChatOllama / OllamaEmbeddings)走原生协议。
  2. ChatOpenAI + base_url="http://localhost:11434/v1" + 任意占位 api_key

Agent 入口见 LangChain 快速上手;RAG 见 RAG 检索增强。1.0 的 provider:model 字符串若支持 ollama:gemma4 一类写法,以你安装的集成包为准。

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gemma4",
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",
)

Hermes 与 OpenClaw

自托管 Agent 把 Ollama 当本地(或 Cloud)后端即可,不必把密钥交给第三方聊天模型:

交互菜单里的 Launch toolsollama launch 会帮你写入对方需要的 URL / 模型名。仍失败时,用 curl 打 /v1/chat/completions 排除是 Agent 配置问题还是 Ollama 没在听。


Cursor:自定义 OpenAI 兼容基址

在 Cursor 的模型设置中增加 OpenAI compatible(或同等「自定义 API」)条目:

Base URLhttp://localhost:11434/v1http://localhost:11434/v1/
API Key任意非空,例如 ollama
Modelgemma4 或你 create 出的名字

保存后开一个只走该模型的对话,确认回复来自本机(可同时看 ollama ps)。上下文窗口受 Ollama 默认值或 Modelfile num_ctx 限制,不要以为填了兼容层就自动 128k。


Docker 网络:host.docker.internal

布局容器内应填的基址
App 容器 → 宿主机 Ollamahttp://host.docker.internal:11434
与 Ollama 同一 compose 网络http://ollama:11434(服务名)
都在同一台 Linux 且没有该 DNS启动 App 时 --add-host=host.docker.internal:host-gateway

反例:在 Dify / LangServe 容器里写 http://localhost:11434,请求进了容器自己的 11434,而不是你的 GPU 盒子。

Ollama 自己也在 Docker 时:

docker run -d --name ollama -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama

GPU 与 ROCm 参数见 安装与环境Docker 文档。若还要把服务暴露给局域网,设置 OLLAMA_HOST 并配合防火墙,而不是裸对公网开放 11434。


其他编辑器与 Agent

VS Code、JetBrains、Continue、Cline、Zed 等大多支持「OpenAI 兼容 URL」。原则相同:v1 基址 + 真实模型名 + 先 pullollama launch vscode 可减少手改配置。

权重来源、量化名词与 HF 页面之间的关系,见 Hugging Face


联调检查单

  1. 宿主机:curl http://localhost:11434/api/tags 有模型列表
  2. 兼容层:POST /v1/chat/completions 返回 choices[0].message
  3. 容器:从 App 容器 curl http://host.docker.internal:11434/api/tags
  4. 名称:Dify / Cursor / Agent 里的模型字符串与 ollama ls 逐字相同

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