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Mac 安装 Ollama 部署 DeepSeek 模型随着本地大模型（LLM）在写作、问答、代码辅助等任务中越来越普及，将模型部署到本地成为很多开发者和内容创作者的需求。本文记录了我本地安装 Ollama 并部署 DeepSeek 模型的过程。

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大语言模型典型本地搭建及其应用基于主流大语言模型LLM高效应用CherryStudio环境，做本地模型上下文MCP快速应用，实现：AI-MCP本地SQLite数据库的灵活操控访问，所有功能可以在浏览器窗口测试。源码案例和指导文档很多，本想可以一蹴而就，可始终无果。于是，采用FastMcp库本地编码搭建简单MCP服务，服务器事件推送SSE，几经调试和完善，终于做到：浏览器可以测试，CherryStudio环境可以部署而且可以应用。

AI-MCP-SQLite-SSE本地服务及CherryStudio便捷应用咨询：用一个文件基于FastMcp库本地编码搭建简单MCP服务，实现本地SQLite数据库的基本访问，所有功能可以在浏览器窗口测试。在Cherry Studio可视环境做MCP部署与运行。

感谢地心引力

【AI】免费的代价？Google AI Studio 使用指南与 Cherry Studio + MCP 实战教程🟢 定义速览：本小节内容基本可以在Gemini API文档中找到更详细的描述。🔗URL：https://aistudio.google.com/

本地手动创建一个MCP（windows环境）Model Context Protocol左边点击installation ，然后根据自己的操作系统选择对应的安装语句。

MCP 服务调用MCP（Message Communication Protocol）是一种常见的通信协议，广泛应用于分布式系统和网络通信中。其核心功能是实现不同节点之间的消息传递和数据交换。

Cherry Studio+Ollama+大模型+向量模型，实现RAG私有知识库。智能体实现EXCEL转化为一个报表图表一、安装Ollama二、配置大模型三、配置嵌入模型四、安装Cherry Studio五、搭建本地知识库

使用 Python 项目管理工具 uv 快速创建 MCP 服务（Cherry Studio、Trae 添加 MCP 服务）下载地址：https://cherry-ai.com/MCP 参数

将 DeepSeek 集成到 Spring Boot 项目实现通过 AI 对话方式操作后台数据在本项目中，我们基于 Spring Boot 构建并通过 Docker 部署了 MCP 服务端与 MCP 客户端，通过 HTTP 协议实现与现有系统的远程控制与集成。整个系统作为独立模块运行，服务端直接连接数据库，核心业务逻辑抽象于 tool 层中，具备良好的扩展性与解耦性。

我们来学人工智能 -- DeepSeek客户端感悟DeepSeek 本地部署DeepSeek？ deepseek本地可行性分析 Ollama 将Ollama已下载的模型从C盘迁出本地部署DeepSeek 大模型

mac环境下，ollama+deepseek+cherry studio+chatbox本地部署春节期间，deepseek迅速火爆全网，然后回来上班，我就浅浅的学习一下，然后这里总结一下，我学习中，总结的一些知识点吧，分享给大家。具体的深度安装部署，这里不做赘述，因为网上的资源真的很详细。

我是有底线的