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Ollama 免费运行 Gemini-3 Pro 并集成至 AI 编程工具

综述由AI生成如何在 Ollama 中免费获取并运行 Gemini-3 Pro 模型,并通过代理(如 ngrok 或 cloudflared)将其暴露为 OpenAI 兼容 API。接着演示了如何在 Cursor 或 Cline 等 AI 编程工具中配置该本地模型,解决了直接连接 localhost 的限制及模型名称冲突问题,实现了本地大模型与开发环境的无缝集成。

狂少发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2035 浏览

1. 在 Ollama 获取 Gemini-3 Pro

Gemini-3 Pro 现已加入 Ollama 的免费套餐,不再需要付费订阅 Cloud Max 或 Pro 服务,即可体验这款功能强大的多模态模型。此外,此次集成将 Gemini-3 Pro 的先进推理功能直接融入到数百万用户已在使用的 Ollama 本地模型工作流程中。

只需执行一条命令:

ollama run gemini-3-pro-preview

此命令无需额外计费即可拉取并运行模型。此外,该模型支持 100 万个令牌的上下文窗口、原生多模态输入(文本、图像、音频、视频)以及高级代理功能。

在代码中集成该模型:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama" # dummy key
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a poem."}]
)
print(response.choices[0].message.content)

2. 在 AI 编程工具中集成 Gemini

下面介绍如何在 Cursor 或 Cline 中使用该模型:

2.1 整体思路概览

Cursor 支持通过以下方式访问模型:

  1. 官方支持的云提供商(OpenAI、Anthropic、Google 等);
  2. '自定义 OpenAI API Base URL + API Key',用来连接 OpenAI API 兼容的自定义端点(例如一个本地代理)。

核心目标是:

Ollama 本地 Gemini-3 Pro server → HTTP 代理/反向代理 → OpenAI 兼容 API endpoint → Cursor

换句话说,要让 Cursor 看到的是一个 OpenAI API 格式的服务,背后再把请求转发给本地 Ollama。

2.2 前提准备

先在本机确保 Ollama 能正常运行模型:

# 拉取并运行模型
ollama pull gemini-3-pro-preview
ollama serve

默认 Ollama Serve 会启动在:

http://localhost:11434

这个端点支持 OpenAI API 兼容模式(但 Cursor 默认不能直连 localhost)。

2.3 搭建 OpenAI 兼容的代理

由于 Cursor 不直接访问 localhost,因此需要通过一个可公网访问的代理或一个中间服务,使其对外呈现 OpenAI API 格式。

2.3.1 使用 ngrok 代理

适用情境:没有公网服务器,只是开发机;希望快速连接。

  • 安装 ngrok 并登录:
  • ngrok authtoken YOUR_NGROK_TOKEN
    
    1. 将本地 Ollama 服务映射到外网:
    ngrok http 11434
    
    1. 记录 ngrok 给出的公网 URL,例如:
    https://xxxxxxxxxx.ngrok.io
    

    这个 URL 就是后续要填给 Cursor 的'Custom Base URL'。

    注意:ngrok URL 会变;如果关掉 ngrok 或电脑重启可能需要重新启动并更新到 Cursor 设置里。

    但是国内使用该方法容易遇到问题:

    ngrok http 11434 显示 reconnecting (failed to send authentication request: failed to fetch CRL. errors encounter
    

    这是一个典型的 ngrok 在国内/受限网络环境下的 TLS 证书吊销列表(CRL)获取失败问题。因此,最好使用另一种方法——cloudflare。

    2.3.2 使用 cloudflare 代理
    1. 安装 cloudflare:
    winget install Cloudflare.cloudflared
    
    1. 登录 cloudflare:
    cloudflared login
    

    此处会弹出网页开始登录,没有账号需要新建账号。基本按默认选项勾选,唯一要注意的是需要设置域名,因为 cloudflare 的工作方式是:

    公网域名 → Cloudflare Edge → 你的本地服务(Ollama)
    

    所以 cloudflare 必须知道:

    • 你要用哪个域名对外暴露服务
    • Cloudflare 才能为这个域名配置 DNS + Tunnel 路由

    因此需要设置任意一个域名,例如 example-ollama.dev

    1. 暴露 Ollama 的 OpenAI API
    cloudflared tunnel --url http://localhost:11434
    

    运行后的输出可能类似于:

    INF Thank you for trying Cloudflare Tunnel...
    INF Your quick Tunnel has been created! Visit it at...
    INF https://pvc-shots-vacuum-floors.trycloudflare.com
    

    其中可以看到映射的公网地址是 https://pvc-shots-vacuum-floors.trycloudflare.com,注意每次重新运行其地址后会不一样,需要重新在 AI Coding 工具中设置。

    1. 在 AI 编程工具中设置

    现在可以在 Cursor、Cline 等工具中进行设置了:

    Base URL: https://pvc-shots-vacuum-floors.trycloudflare.com/v1
    API Key: ollama
    Model: gemini-3-pro-preview
    

    对于 Cline,此时已经可以正常使用。

    但是实际使用时可以看到,Cursor 中自带 gemini-3-pro-preview,并且 Cursor 内部对模型名做了白名单 + 路由绑定,例如:gpt-4.1、claude-3.5-sonnet、gemini-3-pro-preview。

    这些名称在 Cursor 看来是'官方托管模型'。即使开启了 Custom OpenAI API,只要模型名命中内置列表,Cursor 就会:

    忽略 Base URL → 强制走 Cursor 云端
    

    因此,需要对自己设置的 Ollama 本地 Gemini 做改名:

    1. 在任意目录(例如桌面)新建一个文本文件,文件名必须叫:Modelfile,注意没有任何扩展名;
    2. 打开该文件,填写信息:FROM gemini-3-pro-preview
    3. 在文件所在地址打开命令提示符,命令为 ollama create gemini-3-pro-local -f Modelfile
    4. 命令 ollama list 观察是否有 gemini-3-pro-local 模型存在,如有则改名成功。

    在 Cursor 的模型名称中将模型名字改为 gemini-3-pro-local,即可正常使用。

    目录

    1. 1. 在 Ollama 获取 Gemini-3 Pro
    2. 2. 在 AI 编程工具中集成 Gemini
    3. 2.1 整体思路概览
    4. 2.2 前提准备
    5. 拉取并运行模型
    6. 2.3 搭建 OpenAI 兼容的代理
    7. 2.3.1 使用 ngrok 代理
    8. 2.3.2 使用 cloudflare 代理
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