Claude Code 本地化部署教程：基于 Ollama 实现离线开发
本文介绍如何通过 Ollama 将 Claude Code 接入本地开源模型，实现不联网、不花钱、代码不出本地的开发环境。提供了详细配置教程，包括安装客户端、设置环境变量和启动本地模型。这种方式确保数据安全，无需订阅费用，可自由切换 Qwen3、GLM 等模型，为开发者提供了完全离线的 AI 辅助开发体验。
为什么选择本地部署？
- 数据安全：公司代码资产物理隔离，避免传输到云端泄露风险。
- 告别订阅：无需购买 Claude Pro，调用局域网内的顶尖开源模型。
- 灵活切换：可使用阿里系 Qwen3-coder 或 GLM-4.7 等不同模型，一条命令即可切换。
配置教程
1. 安装 Claude Code 客户端
在终端输入命令进行安装：
MacOS / Linux 用户：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Windows 用户：
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
如果你是自由开发者，还可以使用 npm 或 pip 安装。
2. 配置环境变量
告诉 Claude Code 使用本地 Ollama 服务而非 Anthropic 云端服务器。推荐加入环境变量：
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_API_KEY="随意填"
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
3. 启动本地模型
运行以下命令指定本地模型，例如 Qwen3-Coder：
claude --model qwen3-coder
如需更换其他模型，最新的 Ollama 支持转发使用 GLM-4.7 或 Kimi2.5 等云模型，但需注意其使用额度限制。轻量使用下，通过本地 Ollama 转发同样可行。
总结
Claude Code 的交互体验结合 Ollama 的本地自由度，是当下理想的开发组合。在完全断网的情况下，AI 也能协助重构脚本、排查内存泄露或撰写调研报告。
参考资料：Ollama 官方文档
