什么？你还不会部署本地大模型 + 开发MCP服务

面向纯新手：Mac 环境、零命令行恐惧、全程截图、傻瓜式复制粘贴。

0. 先秀成果

1. 本地 LM Studio 里用 Llama3.1-8B 对话。

2. Cursor 侧边栏点亮绿色 MCP 图标 → 自然语言让大模型「帮我查今天的深圳天气」→ 返回实时数据。
   让读者先看到「原来真能跑起来」，再决定要不要往下看。

1. 环境总览（表格一行就够）

2. 路线 A：Ollama 命令行 3 步走（带截图）

Ollama: https://ollama.com/

2.1 安装（30 秒）

# Homebrew 一条命令
brew install --cask ollama

官方文档截图：官网下载页 → 复制命令 → 终端回车 → 出现羊驼图标即成功。

2.2 拉模型（2 分钟）

ollama pull llama3.1:8b      # 4.7 GB
ollama run  llama3.1:8b      # 直接对话

⚠️ 国内网络：提前 export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 可局域网访问

。

2.3 可选 WebUI（1 命令）

docker run -d -p 3000:8080 --name ollama-webui --env OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 ghcr.io/ollama-webui/ollama-webui:main

浏览器打开 localhost:3000 即可 ChatGPT 同款界面

。

3. 路线 B：LM Studio 纯点点点（带截图）

LM Studio: https://lmstudio.ai/

3.1 安装

官网 dmg 拖进 Applications → 首次打开会提示下载第一个模型，点 Skip 跳过。

3.2 搜索 & 下载

左侧放大镜 → 输入 llama3.1 → 绿色标签＝跑得动，红色＝跑不动 → Download。

3.3 加载对话

上方「Model」下拉框 → 选择刚下载的模型 → 右侧 Chat 标签 → 输入「讲个笑话」→ 看到回复即成功。

3.4 小技巧

• 改中文：右下角齿轮 → Language → 简体中文。

改模型保存路径：Settings → Models → Browse，别让 C 盘爆炸。

4. 什么是 MCP？一句话看懂

模型上下文协议（MCP）=「让大模型直接调用外部 API」的通用 USB 接口。
今天我们要写一个「天气查询 USB」，插到 Cursor 里，说话就能查天气。

5. 5 分钟搭一个 MCP 服务（Python 版）

5.1 安装 uv（10 秒）

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

5.2 初始化项目（20 秒）

uv init weather-mcp && cd weather-mcp
uv venv && source .venv/bin/activate
uv add fastmcp httpx

5.3 写代码（main.py，复制即可）

from fastmcp import FastMCP
import httpx, os

app = FastMCP("weather")

@app.tool()
async def get_weather(city: str) -> str:
    key = os.getenv("AMAP_KEY")           # 高德天气 key
    url = f"https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo?city={city}&key={key}"
    r = httpx.get(url, timeout=10)
    return r.json()["lives"][0]["weather"]

一行启动：

uv run main.py

看到 stdio server started 即 OK。

6. 把 MCP 插进 Cursor（30 秒）

6.1 打开配置

Cursor → Settings → MCP → + Add → 选 Stdio → 填写：

保存后侧边栏出现绿色小圆点 = 连通。

6.2 测试

新建聊天 → 输入「深圳现在天气如何？」→ 模型自动调用工具 → 返回「晴 28℃」。截图放这里。

7. 更多现成 MCP 仓库（直接 git clone 就能玩）

8. 常见坑速查表（放折叠 FAQ）

• 绿灯不亮 → 看 Cursor 控制台日志，99% 是路径/环境变量写错。

• 模型加载慢 → LM Studio 设置 → GPU 层数调低；Ollama 加 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1。

• 国内下载不动 → LM Studio 设置 → Hugging Face 代理打开；Ollama 用代理命令 HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 ollama pull xxx。

9. 一键复盘（Checklist 海报）

✅ 安装 Ollama 或 LM Studio
✅ 跑通 llama3.1:8b 对话
✅ uv 创建 weather-mcp
✅ Cursor 点亮绿灯
✅ 自然语言查天气成功

全部打钩？恭喜，你已经是「会部署本地大模型 + 写 MCP 服务」的那 1% 的人了