Loading... # 如何在本地运行 Claude Code（100% 免费且完全私密） # 一、概述 ## 1. 简介 ### A. 是什么 本教程介绍如何在本地机器上完全运行 Claude Code，使用本地开源模型作为 AI 引擎。这种设置让 AI 能够读取文件、编辑代码和运行命令，无需将任何数据发送到云端。 ### B. 为什么学 - 完全离线运行，无需 API 调用 - 零成本，无订阅费用 - 数据隐私得到完全保护 - 无追踪，无监控 ### C. 学完能做什么 - 在本地部署 Claude Code 环境 - 使用开源模型实现 AI 编程助手功能 - 让 AI 能够编辑文件和执行终端命令 ## 2. 前置知识 ### A. 必备技能 - 基本的命令行操作能力 - 了解如何安装软件包 ### B. 推荐知识 - 对大语言模型有基本了解 - 了解 Claude Code 的基本概念 # 二、环境准备 ## 1. 系统要求 - macOS 或 Linux 系统 - Windows 系统 - 内存要求取决于选择的模型大小 ## 2. 核心组件 - Ollama：本地 AI 模型运行引擎 - Claude Code：AI 编程助手 - 开源代码模型：如 Qwen2.5-Coder 或 Gemma # 三、核心概念 ## 1. 基本术语 - Ollama：本地大模型运行平台，支持函数调用 - Claude Code：Anthropic 官方的 AI 编程助手 - 本地模式：Claude Code 连接到本地模型而非云端 API ## 2. 工作原理 ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B[Claude Code] B --> C{模型选择} C -->|云端模式| D[Anthropic API] C -->|本地模式| E[Ollama] E --> F[本地开源模型] F --> G[文件读写] F --> H[命令执行] G --> B H --> B D --> I[需要联网] E --> J[完全离线] ```  # 四、快速上手 ## 1. 步骤一：选择本地"大脑"（Ollama） 在运行 Claude Code 之前，需要先安装一个能够托管 AI 模型并支持工具调用或函数调用的本地引擎。Ollama 可以完成这个任务。 首先下载并安装 Ollama。安装完成后，它在 Mac 和 Windows 上都会在后台静默运行。 ## 2. 步骤二：下载代码模型 接下来需要下载一个专注于代码的模型。有很多开源模型可以选择，具体取决于机器的性能。 推荐配置： 高性能系统： ```bash # 拉取更大的模型 ollama run qwen2.5-coder:30b ``` 低内存机器： ```bash # 使用较小的模型 ollama run gemma:2b # 或 ollama run qwen2.5-coder:7b ``` 首次运行命令时，模型会下载到本地机器，因此输出可能会与后续运行有所不同。 ## 3. 步骤三：安装 Claude Code 现在安装 Claude Code 代理本身，这将把模型转变为活跃的编程助手。 在终端中运行对应系统的安装命令： Mac 或 Linux： ```bash curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash ``` Windows： ```bash irm https://claude.ai/install.ps1 | iex ``` 安装完成后，通过以下命令验证是否成功： ```bash claude --version ``` 注意：如果之前登录过 Anthropic 账户，可能需要先登出，以便 Claude 切换到本地模式。 ## 4. 步骤四：将 Claude 指向本地机器 这是最关键的一步。默认情况下，Claude 会尝试连接到 Anthropic 的服务器。这里需要明确将其重定向到本地 Ollama 实例。 首先，通过设置基础 URL 告诉 Claude Ollama 的运行位置： ```bash export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434" ``` 接下来，Claude 仍然期望有 API 密钥，因此提供一个虚拟值： ```bash export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama" ``` 还可以选择退出遥测和调查： ```bash export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 ``` # 五、实战演示 ## 1. 启动 Claude 导航到任何项目文件夹，使用选定的模型启动 Claude。例如： ```bash claude --model qwen2.5-coder:7b ``` 应该会看到本地模型出现。 ## 2. 测试功能 启动后，尝试一个提示词。例如： ``` Add a hello world website ``` 将会看到 Claude 读取文件、修改代码并实时执行终端命令，完全在本地机器上运行。 无 API 调用，无云端处理，零成本。只是一个完全本地化的 AI 编程代理，直接在项目内部工作。 ```mermaid sequenceDiagram participant U as 用户 participant C as Claude Code participant O as Ollama participant M as 本地模型 participant F as 文件系统 participant T as 终端 U->>C: 输入提示词 C->>O: 发送请求 O->>M: 模型推理 M->>O: 返回响应 O->>C: 返回结果 C->>F: 读取文件 F-->>C: 文件内容 C->>F: 写入修改 C->>T: 执行命令 T-->>C: 命令输出 C-->>U: 显示结果 ```  # 六、适用场景 ## 1. 目标用户 - 希望拥有私密、离线 AI 编程代理的开发者 - 想要 Claude Code 功能的高级用户 - 尝试本地大模型的开源爱好者 - 任何希望 AI 能够真正编辑文件和运行终端命令的人 ## 2. 优势分析 - 完全免费：无 API 调用成本 - 隐私保护：数据不离开本地机器 - 离线工作：无需互联网连接 - 无监控：无遥测数据收集 # 七、常见问题 ## 1. 模型选择 高性能机器建议使用更大的模型以获得更好的性能，低内存机器应选择较小的模型。 ## 2. 兼容性 如果之前使用过云端版本的 Claude Code，需要确保正确设置环境变量以切换到本地模式。 ## 3. 性能考虑 本地模型的性能取决于硬件配置，特别是内存和 CPU/GPU 资源。 *** ## 参考资料 1. [How to Run Claude Code Locally (100% Free & Fully Private) - Twitter/X](https://x.com/dr_cintas/status/2014380662300533180) 2. [Ollama 官方网站](https://ollama.com/) 3. [Claude Code 安装脚本](https://claude.ai/install.sh) 最后修改：2026 年 01 月 23 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏