使用 ccswitch 将 Ollama 本地模型接入 Claude Code，核心思路是让ccswitch 作为一个“翻译官” ，将 Claude Code 的请求转发给你本地运行的 Ollama 服务。本篇文章将详细介绍如何通过CC Switch，将Ollama本地大模型接入Claude Code，实现零成本、高隐私、随时可用的本地AI编程体验，带你操作不（sheng）踩（da）坑（qian）！
本方案是一个典型的“Agent - Proxy - Core”三层架构：
| 组件 | 角色 | 职责 |
|---|---|---|
| Claude Code | Agent框架 | 项目感知、文件操作、命令执行、任务调度 |
| CC Switch | API代理/适配层 | 拦截API请求，转换协议格式，适配本地调用 |
| Ollama | 推理引擎 | 本地模型运行、代码生成、逻辑推理 |
工作流程如下：
- 用户在Claude Code中提出开发需求
- Claude Code触发API调用
- CC Switch实时拦截该请求
- CC Switch将请求格式转换为Ollama兼容格式
- 请求被发送到本地Ollama服务进行推理
- Ollama返回结果，CC Switch格式化后回传给Claude Code
- Claude Code执行下一步工程动作
二、准备工作
在开始前，请确保你已具备以下条件：
- 已安装并运行 Ollama：确保 Ollama 已在本地安装并启动，同时已通过 ollama pull <模型名> 下载好了你需要的模型（例如 qwen3.5:35b）。
- 已安装 Claude Code：你需要有一个可用的 Claude Code 命令行工具。
- 已安装 ccswitch：根据你的操作系统，从官方渠道下载并安装 ccswitch。
三、配置本地模型
1. 启动 ccswitch 并添加供应商
打开 ccswitch 的图形界面，在顶部应用栏选择 Claude。然后点击“添加新供应商”按钮（加号）。
2. 配置 Ollama 连接信息
在添加供应商的界面中，选择或手动配置 Ollama 作为模型来源。关键配置信息如下：
- 供应商名称：可自定义，如ollama-local
- 请求地址 (Base URL)：填入 http://localhost:11434/v1。这是 Ollama 服务默认的 API 地址。如果你的 Ollama 不在本机，需要替换 localhost 为对应的 IP 地址
- API Key：由于 Ollama 本地服务通常不设验证，此项可以随意填写，例如 ollama 或 not-used
- API 格式：部分版本的 ccswitch 可能需要你手动指定 API 格式为 OpenAi Chat Completions，因为 Ollama 兼容 OpenAI 的接口格式
- 认证字段：选择 ANTHROPIC_API_KEY
3. 同步模型列表
配置好基本信息后，点击“同步模型”或“获取模型列表”按钮。ccswitch 会自动从你的 Ollama 服务获取已下载的模型列表。
4. 启用并切换模型
同步成功后，在 ccswitch 的模型列表中选择你刚刚添加的 Ollama 供应商和具体的模型，然后点击启用。
5. 验证使用
完成以上配置后，打开 Claude Code 终端，输入 /model 命令，你应该能看到并选择通过 ccswitch 配置的 Ollama 本地模型。
此时，你在 Claude Code 中的所有请求都将由你本地的 Ollama 模型来处理。
联通测试：
四、踩坑经验
问题 1：此供应商使用 OpenAI Chat 接口格式，需要路由服务才能正常使用，请先启动路由
这个提示的意思是，你选择的API格式（OpenAI Chat Completions）与Claude Code原生使用的协议不匹配，需要CC Switch启动一个“翻译官”角色来中转通信。
- 打开设置：在CC Switch主界面，进入设置页面
- 找到路由开关：在设置中，依次进入高级->本地路由
- 打开路由总开关以启动本地路由服务
- 然后，在下方列表中找到 Claude，并打开它的开关
问题 2：在 Claude 页面切换/model 时，没有展示本地模型名称，类似如下显示：
Select model
Switch between Claude models. Your pick becomes the default for new sessions. For other/previous model names, specify with
--model.
? 1. Default (recommended) ? Use the default model (currently Opus 5 (1M context)) · ! 5/25 per Mtok
2. Opus (1M context) Opus 5 with 1M context · Best for everyday, complex tasks · ! 5/25 per Mtok
Sonnet Sonnet 5 · Efficient for routine tasks · ! 3/15 per Mtok
Sonnet 5 (1M context) Sonnet 5 for long sessions · ! 3/15 per Mtok
Haiku Haiku 4.5 · Fastest for quick answers · ! 1/5 per Mtok
这里看到的仍然是Anthropic官方的云端模型列表（Opus、Sonnet、Haiku等），你通过CC Switch配置的Ollama本地模型完全没有出现在这个列表里。
- 确认认证字段是否选择了ANTHROPIC_API_KEY，而不是默认的 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN（默认吗）
- 检查模型映射是否配置并修改了显示名称
- 如果你开了代理，是否关闭了设置系统代理，或者直接整个退出 VPN（要确保软件彻底关闭了）
五、注意事项
- 上下文长度：Ollama 的默认上下文长度可能较低，对于 Claude Code 的复杂任务可能不够用。你可能需要调整 Ollama 模型的 num_ctx 参数（如在 Modelfile 中设置）来增加上下文窗口。
- 工具调用支持：并非所有 Ollama 模型都支持函数调用（Function Calling / Tool Calling）。如果使用不支持该功能的模型，Claude Code 的某些自动化能力可能会受限。
- 命令行替代方案：除了图形界面，部分 ccswitch 变体也提供了命令行工具。例如，你可以使用 ccswitch-ollama --model <模型名> 这样的命令来快速切换。
