技术实践：OpenStation 实现本地大模型与 Cursor 无缝协同，重构 AI 编程范式

在 AI 编程工具百花齐放的今天，Cursor 凭借精准的代码理解、流畅的交互体验，成为无数开发者的日常主力 ------ 实时代码补全、逻辑优化、对话式解疑，轻松减轻重复编码的心智负担。但金融科技、政务系统等场景的严苛隐私要求，让核心代码与敏感数据绝不能脱离本地环境；而在线模型的网络延迟、API 调用成本、定制化不足等问题，也一直影响开发体验。

直到 OpenStation 的出现，终于找到了解决方案。这款本地大模型部署与管理平台，能一键打通本地大模型与 Cursor 的协同链路，既保留 Cursor 的高效交互，又满足数据本地化、定制化开发的核心需求，彻底重构 AI 编程体验。

一、基于 OpenStation 部署本地大模型服务

OpenStation 通过可视化操作简化部署流程，无需编写脚本即可完成本地模型服务搭建。以Qwen3-1.7B 模型（1.7B 参数量，4GB 显存需求）为例，具体步骤如下：

部署初始化：登录 OpenStation 后，进入 "模型服务> 新增部署"，系统自动提示 "确认目标节点已添加""模型已下载"，规避前置操作遗漏；
模型来源选择：支持平台模型库下载或本地路径上传，此处直接选取模型库中预下载的 Qwen3-1.7B，页面同步显示模型参数量、数据类型（BF16）、显存需求等关键信息；
部署模式

Single(单机部署)：支持选择 1 个 GPU 节点及至少 1 张加速卡部署单个实例；推理引擎可选 SGLang (GPU)、vLLM (GPU)，适用于中小参数量模型的独立部署；
Distributed( 分布式部署 )：需选择 2 个及以上节点，且每个节点选择相同数量的加速卡；平台自动采用张量并行、流水线并行方式部署，推理引擎可选 vLLM (GPU)，适配大参数量模型的分布式需求；
CPU-Only(纯 CPU 部署)：支持选择 1 个 GPU/CPU 节点部署单个实例，推理引擎可选 vLLM (CPU-only)，满足无 GPU 环境下的轻量化部署需求。

4. 节点选择

**单机部署：**开发者可选择任意 1 张加速卡部署模型，避免整机资源占用；
分布式部署 **：**可跨节点分别在不同节点选择加速卡进行分布式部署，平台自动完成节点间协同；
**CPU部署：**可以选择在任意节点上进行部署；
**部署后管理：**服务上线后，平台界面可清晰展示实例状态、Model ID、API 访问地址及部署时间，支持实例查看与删除操作，便于运维管理。

模型服务部署完成后如下图：

二、本地模型服务对接Cursor客户端

将 OpenStation 部署生成的服务信息配置至 Cursor，实现大模型服务端与客户端的联动：

打开Cursor设置（Settings）；
选择"Models" > "Add Custom Model"，填写本地大模型名称 "Model ID"（例如：qwen）
API key中填写个人Key及API访问地址（从上述OpenStation平台中已部署的模型服务中获取）；
最后在右下角聊天窗口中选择本地模型服务（例如："qwen"模型）。

三、OpenStation 快速部署指南

项目地址 ：https://github.com/fastaistack/OpenStation

在线安装（支持Ubuntu22.04 / 20.04 / 18.04系列及Centos7系列）

bash 复制代码

curl -O https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/openstation-install-online.sh 
bash openstation-install-online.sh --version 0.6.7

也可直接下载在线安装包（openstation-pkg-online-v0.6.7.tar.gz），上传至Linux服务器后执行：

bash 复制代码

tar -xvzf openstation-pkg-online-v0.6.7.tar.gz 
cd openstation-pkg-online-v0.6.7/deploy 
bash install.sh true

离线安装（仅支持Ubuntu 22.04.2/20.04.6/18.04.6）

点击「离线 OpenStation 安装包下载 」，参考上述**OpenStation项目地址**中离线安装文档。

部署完成后，登录页面如下：

四、结语：工具协同是 AI 编程的未来趋势

作为开发者，我们追求的从来不是 "更复杂的工具"，而是 "更贴合需求的解决方案"。Cursor 凭借其易用性与精准的 AI 辅助能力，成为了开发流程中的核心入口；而 OpenStation 则解决了本地大模型部署的技术门槛，为工具提供了安全、高效的底层动力。两者的协同，不仅实现了 "1+1>2" 的效果，更代表了 AI 编程工具的未来趋势 ------ 将专业的能力封装为标准化服务，让开发者无需关注底层技术细节，只需聚焦核心业务逻辑。