CursorでOllamaが使えない理由とその背景
Cursorのアーキテクチャ上の制約
室谷代表取締役CursorってOllamaを直接サポートしてないんですよね。これ、アーキテクチャ的に結構深い理由があって、全部のリクエストがCursorのサーバーを通る前提なんです。
テキトー教師.AI認定講師そうなんですよ。初めて触る人は「Override OpenAI Base URLをlocalhostに向ければ動くのでは？」って思うんですけど、それだと上手くいかない。
室谷代表取締役理由は簡単で、Cursorのサーバー側でプロンプトの構築やコンテキスト取得、タブ補完の処理をやってるから。ローカルのOllamaに直接リクエストを飛ばす設計じゃないんですよね。
テキトー教師.AI認定講師なるほど。つまり、Cursorがやってる「重い処理」を自前のサーバーでやってからLLMに投げてるから、そのLLMの部分だけを差し替えられない、と。
コミュニティでの要望と公式の見解
室谷代表取締役これ、Cursorのフォーラムでめちゃくちゃ要望出てるんですよね。131件のいいねがついたスレッドもある。
でも公式の回答は「アーキテクチャ上の理由で近い将来は難しい」と。
でも公式の回答は「アーキテクチャ上の理由で近い将来は難しい」と。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞くのは「アップデートで動かなくなった」っていう話。以前はOverride URLでローカルに繋がってた時期があったみたいなんですけど、今は公式が明言してますね。
室谷代表取締役その通りです。Cursor側が「直接接続はサポートしない。
回避策としてngrokやCloudflare Tunnelで公開エンドポイントを作ってくれ」と言ってる。これは結構明確なスタンスです。
回避策としてngrokやCloudflare Tunnelで公開エンドポイントを作ってくれ」と言ってる。これは結構明確なスタンスです。
テキトー教師.AI認定講師で、その回避策を使えば一応動くんですが、今度はセキュリティやレイテンシの問題が出てくる。次のセクションでその辺を具体的に見ていきましょう。
なぜローカルモデルが求められているのか
室谷代表取締役そもそもローカルモデル需要って、コストとプライバシーの2軸なんですよね。特に規制業界の人たちはコードを外部に出せないから、ローカルで動かしたい。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。あとはネットワークが遅い環境や、常時接続が保証されないケースもあります。
オフラインでもコード補完が欲しいというニーズは根強いです。
オフラインでもコード補完が欲しいというニーズは根強いです。
室谷代表取締役それに、クラウドAPIのコストもバカにならない。時給換算すると頻繁に使うほど額が跳ね上がる。
ローカルならGPUさえ積めば従量課金が要らない。
ローカルならGPUさえ積めば従量課金が要らない。
テキトー教師.AI認定講師ただ、ローカルモデルは品質面でクラウドに劣る場合もあるので、そこはトレードオフですね。次のセクションでは具体的な回避策の手順を解説します。
回避策①：Ollamaをngrokで外部公開する手順
- 1Ollamaのインストールとモデル準備公式サイトからインストール。モデルはqwen2.5がおすすめ。GPUメモリに注意。
- 2ngrokのセットアップと公開URLの取得アカウント作成後、authtokenを設定。ターミナルで「ngrok http 11434」を実行し、発行されたhttpsのURLを控える。無料版は起動ごとにURLが変わるため、固定サブドメイン推奨。
- 3Cursorのカスタムモデル設定と接続確認Cursor設定でOverride OpenAI Base URLをオンにし、ngrok URLに「/v1」を追加して入力。Add Custom Modelでモデル名を指定。他のAPIキーのトグルはオフ。Proプラン以上が必要な場合あり。
Ollamaのインストールとモデル準備
室谷代表取締役まずOllamaの準備からですね。ローカルのLLMを動かしたいという人は、公式サイトからインストールすればすぐ使えます。
モデルはqwen2.5あたりが手軽でおすすめです。
モデルはqwen2.5あたりが手軽でおすすめです。
テキトー教師.AI認定講師そうですね。インストール自体は数分で終わるので、最初に戸惑うポイントは特にないです。
ただ、モデルを選ぶときにサイズを気にしないとGPUメモリが足りなくなるケースはよく聞きます。
ただ、モデルを選ぶときにサイズを気にしないとGPUメモリが足りなくなるケースはよく聞きます。
室谷代表取締役そのあたりはコストパフォーマンスの判断ですね。ローカルで動かせばAPI料金がかからないので月額数十ドルの節約になる。
ただし性能はクラウドの最強モデルには劣るので、用途に合わせて選ぶ必要があります。
ただし性能はクラウドの最強モデルには劣るので、用途に合わせて選ぶ必要があります。
ngrokのセットアップと公開URLの取得
テキトー教師.AI認定講師Cursorの仕組み上、ローカルのlocalhostに直接接続できないんですね。そこでngrokを使ってトンネリングする方法が推奨されています。
ngrokのアカウントを作ってauthtokenを設定すればOKです。
ngrokのアカウントを作ってauthtokenを設定すればOKです。
室谷代表取締役実際の手順としては、ターミナルでngrok http 11434と実行して発行されたhttpsのURLを控えます。あとでCursorの設定で使います。
無料版だとURLが毎回変わるので、テスト用途ならともかく、実運用では固定サブドメインを取得したほうがいいですね。
無料版だとURLが毎回変わるので、テスト用途ならともかく、実運用では固定サブドメインを取得したほうがいいですね。
テキトー教師.AI認定講師無料版だと起動し直すたびに設定を更新しないといけないので少し面倒ですが、試すだけなら十分です。
Cursorのカスタムモデル設定と接続確認
テキトー教師.AI認定講師Cursorの設定画面でModelsセクションを開きます。Override OpenAI Base URLをオンにして、先ほど取得したngrokのURLに「/v1」を追加したものを入力します。
さらにAdd Custom Modelでモデル名を指定します。
さらにAdd Custom Modelでモデル名を指定します。
室谷代表取締役ポイントは他のAPIキーのトグルを全部オフにすることです。間違ってCursorのデフォルトキーが有効だとそちらにリクエストが行ってしまう。
あとモデル名はOllamaで動かしている文字列を正確に入力します。
あとモデル名はOllamaで動かしている文字列を正確に入力します。
テキトー教師.AI認定講師うまくいけばChatやAgentでローカルモデルが使えるようになります。ただしFreeプランだとモデルが認識されないという報告もForumにありました。
その場合はProプランにアップグレードする必要があるかもしれません。
その場合はProプランにアップグレードする必要があるかもしれません。
室谷代表取締役実際、Forumでも「Invalid model」エラーが出るケースが報告されていますね。Proプラン以上であれば問題なく動くはずです。
月額20ドルでローカルの高いモデルも使えるので、ROIで見れば十分ですね。
月額20ドルでローカルの高いモデルも使えるので、ROIで見れば十分ですね。
回避策②：Cloudflare Tunnelを使ったセットアップ方法
- 1cloudflaredをインストール公式バイナリをダウンロードしパスを通す
- 2トンネルを作成`cloudflared tunnel --url http://localhost:11434` を実行
- 3公開URLをコピー生成された https://xxxxx.trycloudflare.com を控える
- 4Cursorの設定Override OpenAI Base URLにURL+/v1を入力、モデル名を指定
- 5動作確認適当なプロンプトで応答を確認
Cloudflare Tunnelの導入と設定手順
テキトー教師.AI認定講師ngrokの代わりにCloudflare Tunnelを使う方法もあります。こちらも手順は似ていますが、DNSの設定が必要になる分、少し手間がかかります。
室谷代表取締役でもセキュリティ面ではCloudflareの方が好まれるケースも多いですよね。会社で使うならこっちの方が通りやすい。
テキトー教師.AI認定講師そうですね。まずはOllamaが動作しているマシンにcloudflaredをインストールします。
公式からバイナリをダウンロードしてパスを通すだけでOKです。
公式からバイナリをダウンロードしてパスを通すだけでOKです。
室谷代表取締役インストール自体は1分で終わる。問題はその後のトンネル作成ですね。
Ollamaとの接続ポイントの作成
テキトー教師.AI認定講師次に、ターミナルで
cloudflared tunnel --url http://localhost:11434を実行します。これでOllamaのエンドポイントがHTTPSの公開URLにマッピングされます。室谷代表取締役出てきたURLをCursorの設定で使うわけですね。でもngrokと違って固定のサブドメインを得るにはDNS設定が必要だから、素直に払い出されたURLをそのまま使うのが楽です。
テキトー教師.AI認定講師確かに。試用目的なら一時的なURLで十分です。
出力された
出力された
https://xxxxx.trycloudflare.comみたいなURLをコピーしておきます。室谷代表取締役ちなみにこの方式、無料枠で使えるんですよね。時給換算したらngrokよりコスパいいかも。
Cursorからの呼び出しと動作確認
テキトー教師.AI認定講師Cursor側の設定はngrokの時とまったく同じです。設定→モデル→Override OpenAI Base URLに、先ほどのCloudflare URLに
/v1を付けたものを入力します。室谷代表取締役モデル名はOllamaで動かしているモデル名をそのまま。例えば
qwen2.5とか。テキトー教師.AI認定講師あとは適当なプロンプトを打ってみて、ローカルモデルが応答すれば成功です。初めての人は「応答が遅い」と感じるかもしれませんが、それもローカル実行の特性です。
室谷代表取締役待ち時間をコストと捉えるかどうかですね。タスクによってはクラウド併用の方がトータルで安いこともある。
ローカルモデルとクラウドモデルの使い分け
ローカルモデルのメリット：プライバシーとコスト
室谷代表取締役自前でGPU持ってる人なら、推論コストがゼロになるのは大きいですよね。MYUUUの現場でも、機密コードを扱うプロジェクトは絶対に外部に送りたくない。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。最初に「なぜlocalhostに直接つながらないの？」って聞かれます。
Cursorの仕組み上、リクエストは全部自社サーバーを通るんで、単純なBYOKとは違うんです。
Cursorの仕組み上、リクエストは全部自社サーバーを通るんで、単純なBYOKとは違うんです。
室谷代表取締役あれ、実は内部でプロンプト組み立てとコンテキスト管理をやってるからで。アーキテクチャ上の制約で、ローカル直結は難しいと公式も言ってます。
テキトー教師.AI認定講師でもngrokやCloudflare Tunnelで公開HTTPSエンドポイントにすれば回避できる。その代わり、ネットワーク経由でレイテンシは増えますけどね。
クラウドモデルの強み：性能と安定性
室谷代表取締役クラウド側は何より待ち時間がない。自前GPUだとQwen2.5の72Bは47GB必要で、RTX4090でも載らない。
クラウドなら即座に大規模モデルが叩ける。
クラウドなら即座に大規模モデルが叩ける。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞くのは「自分のマシンじゃ動かないからクラウド頼み」って話。あと、CursorのTab補完やAgentの精度はサーバーサイドのモデルが前提になってる。
室谷代表取締役実際、Cursorの開発チームも「ローカルモデルは当面ネイティブサポートしない」と明言してますよね。パフォーマンスを維持するには、ある程度サーバー処理に依存せざるを得ない。
ハイブリッド運用の実現可能性
室谷代表取締役とはいえ、全部クラウドだとコストがかさむし、回線が遅い場所では使い物にならない。そこで両方使い分ける発想が出てくる。
テキトー教師.AI認定講師実務では、タブ補完に軽量ローカルモデル、チャットではクラウドの高性能モデル、みたいな使い分けを試す人がいます。ただし設定は結構骨で、Ollamaをngrokで公開した上で、モデル名を追加して…
室谷代表取締役正直、そこまでやるなら時給換算でペイするかは微妙ですよね。月20ドルでクラウドPro契約しといた方が楽、という判断も多い。
テキトー教師.AI認定講師そうなんです。ハイブリッドは技術的には可能だけど、導入コストと運用負荷を考慮すると、結局クラウド一本の方が安定するケースが大半ですね。
CursorでOllamaを使う際の注意点と制限
Pro/Teamsプランによる機能制限
テキトー教師.AI認定講師まず、無料プランだとそもそもカスタムモデルが使えないケースが多いんですよね。フォーラムでも「Invalid model」ってエラーが出て使えないって報告がよくあります。
室谷代表取締役そう。Cursorのアーキテクチャ上、リクエストが必ず自社サーバーを通るので、プランによってカスタムエンドポイントの許可が変わってくるんでしょうね。
ビジネス視点で言うと、無料ユーザーは制限してPro/Teamsに誘導するのはよくある戦略です。
ビジネス視点で言うと、無料ユーザーは制限してPro/Teamsに誘導するのはよくある戦略です。
テキトー教師.AI認定講師現場でも「無料プランでOllama試そうとしたけどエラーが出た」っていう声を聞きます。プラン選びの時点で注意が必要ですね。
更新による互換性問題
テキトー教師.AI認定講師もう一つ厄介なのが、Cursorのアップデートで突然Ollama連携が使えなくなることです。以前は動いてたのに、特定のバージョンから接続できなくなったって報告が結構あります。
室谷代表取締役これ、スタートアップあるあるなんですよね。機能の優先順位が変わって、後方互換性を切る判断をすることがある。
特にローカルモデル対応は公式サポートが無いワークアラウンドなので、更新のたびに動作確認が必要です。
特にローカルモデル対応は公式サポートが無いワークアラウンドなので、更新のたびに動作確認が必要です。
テキトー教師.AI認定講師実際、フォーラムでも「updateで使えなくなった」っていうスレッドが立ってます。運用するならバージョン管理をしっかりしないと、突然開発が止まるリスクがありますよ。
トンネリング時のセキュリティリスク
テキトー教師.AI認定講師そして、トンネリングを使う場合のセキュリティ面です。ngrokやCloudflare TunnelでローカルのOllamaを公開するわけですが、これって外部からアクセス可能な状態を作るわけですよね。
室谷代表取締役そう。企業の機密コードを扱う環境だと、このルートは基本的にNGです。
トンネル経由でデータが漏れるリスクと、Cursorのサーバーを経由する点も合わせて、コンプライアンス的に厳しいケースが多い。
トンネル経由でデータが漏れるリスクと、Cursorのサーバーを経由する点も合わせて、コンプライアンス的に厳しいケースが多い。
テキトー教師.AI認定講師初期検証ならともかく、本番プロジェクトで使うのは避けた方がいいでしょうね。あくまで個人開発やローカル検証用と割り切るのが現実的です。
室谷代表取締役その辺りのリスク許容度は、チームのセキュリティポリシー次第です。ただ、少なくとも「無料で安くローカルモデルを使える」という期待だけで飛びつくと、後で痛い目を見ますよ。
今後の展望：ネイティブサポートは来るのか
公式の声明とロードマップ
室谷代表取締役CursorのフォーラムでDanが「近い将来にオフライン/ローカルモデルサポートは来ない」と明言してるんですよね。アーキテクチャ的にプロンプト構築やTab機能がサーバー側で動いてる以上、簡単には変えられないと。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、カーソル側のサーバーがLLMとの通信を中継してプロンプトを最適化する設計なので、単純に「ローカルのOllamaに直接繋ぐ」だけでは動かない構造なんですよね。現場で「昔は動いたのに」と言われる方もいますが、アップデートでより厳格になったというより、元々完全にローカルで完結する想定ではなかったんでしょう。
室谷代表取締役ただ、ユーザーからの要望はかなり多い。フォーラムのスレッドで「organizationがセキュリティポリシーで外部AI共有を禁止してる」とか「政府や金融機関で働く開発者には必須」という声が上がってて、ビジネス的には無視できないニーズです。
テキトー教師.AI認定講師でもロードマップには具体的な時期は未定。deanrieも「認識はしているがタイムラインはない」と言ってます。
期待と実態のギャップはまだ続きそうですね。
期待と実態のギャップはまだ続きそうですね。
コミュニティ主導の代替ソリューション
室谷代表取締役そこで今の現実解がトンネリングです。ngrokやCloudflare TunnelでローカルOllamaをHTTPS公開して、Override OpenAI Base URLに指定する。
この手法はフォーラムでも広く共有されてますね。
この手法はフォーラムでも広く共有されてますね。
テキトー教師.AI認定講師ただ、設定の手順が少し複雑で、初めて触る人は「カスタムモデルを追加したのにInvalid modelと出る」とか「なぜか使えない」でハマります。Ollama側のモデル名とCursorに指定するモデル名を合わせるのがポイントです。
また、DeepSeekをOllama経由で使うケースではサブエージェントが動かないなど制約も報告されています。
また、DeepSeekをOllama経由で使うケースではサブエージェントが動かないなど制約も報告されています。
室谷代表取締役コスト面で言うと、クラウドAPIの使用量を減らしたいプロジェクトには有効です。ただしトンネリングのオーバーヘッドでレイテンシが増えるので、リアルタイム補完には不向き。
チャットやAgentでの利用がメインになるでしょう。
チャットやAgentでの利用がメインになるでしょう。
テキトー教師.AI認定講師現場では「トンネルを使うくらいならクラウドモデルでいい」という声もあれば、「プライバシーのためなら面倒でもトンネルを張る」という両極端ですね。ユースケース次第です。
期待される実装パターン
室谷代表取締役理想的な実装としては、Cursorサーバー経由と完全ローカルの2モードを切り替えられるようにすることです。フォーラムでも「2つのオプションを提供してほしい」という提案がありました。
テキトー教師.AI認定講師ただ、deanrieが言う通り、サーバー完全バイパスは現状のアーキテクチャ上の制約で難しい。プロンプト構築やコンテキスト取得がCursor側サーバーで動いている以上、そこを回避するには大規模な設計変更が必要になります。
室谷代表取締役別のアプローチとして、liteLLMのようなプロキシを手元に置いて、OllamaのエンドポイントをOpenAI互換でラップする方法もあります。GitLens拡張と組み合わせて使うテクニックも共有されてますから、コミュニティでできることはまだありそうです。
テキトー教師.AI認定講師公式サポートがいつ来るかは不明ですが、少なくとも今のトンネリング方式やプロキシ活用はしばらく続くでしょう。コードの機密性が求められる現場では、これらのハックを使いこなすスキルが重要になりそうです。
よくある質問
Q1. ローカルモデルを使うとCursorの補完速度はどのくらい変わりますか？
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞かれるんですが、やはりクラウドモデルに比べると体感で2〜3倍くらい遅くなりますね。特に古いGPUだと顕著です。
室谷代表取締役ただ、レイテンシ以上に気になるのは「返答の質」の差かもしれません。ローカルモデルは小型なので、複雑なコード補完だと外す確率が上がるんですよね。
テキトー教師.AI認定講師そうなんです。単純な定型処理や短い補完なら十分実用的ですが、リファクタリングや複数ファイルにまたがる提案はクラウドに軍配が上がります。
Q2. Ollama以外にCursorで使えるローカルLLMツールはありますか？
室谷代表取締役今のところ公式にサポートされているのはOpenAI互換APIだけなので、Ollamaが最も簡単な選択肢です。llama.cppのサーバーを直接立てることもできますが、セットアップが煩雑です。
テキトー教師.AI認定講師あとはLM StudioやLocalAIといった選択肢もありますが、Cursorとの相性を考えるとOllamaが安定している印象です。
室谷代表取締役そうですね。ただし、これらのツールは全てngrokやTunnel経由になる点は変わりません。
Q3. セキュリティ面でngrokとCloudflare Tunnel、どちらが安全ですか？
テキトー教師.AI認定講師どちらもHTTPSで通信を暗号化するので、基本的な安全性は同じです。ただ、ngrokは無料プランだとランダムなURLが生成されるので、URLを知られると誰でもアクセスできてしまいます。
室谷代表取締役その点、Cloudflare Tunnelはアクセスポリシーを細かく設定できるので、やや安心感があります。とはいえ、ローカルLLMに機密データを流す場合は自己責任ですね。
テキトー教師.AI認定講師そういう意味では、完全にオフラインで使いたいなら、そもそも外部公開しない方法を考えるべきでしょう。
Q4. Ollamaで使えるモデルのサイズに制限はありますか？
室谷代表取締役理論上はVRAMに載るサイズなら何でも動きます。ただし、Cursorが受け付けるレスポンスタイムアウトに引っかかる可能性があります。
大きなモデルほど遅いので、7Bパラメータくらいまでが実用的な上限だと感じます。
大きなモデルほど遅いので、7Bパラメータくらいまでが実用的な上限だと感じます。
テキトー教師.AI認定講師実際、現場で試した人の話だと、13Bモデルだと初回補完に数十秒かかることもあるそうです。コード補完用途なら3B〜7Bがおすすめですね。
室谷代表取締役また、モデルによっては出力形式がCursorの期待と合わず、コードが壊れることもあるので、試行錯誤は必要です。
Q5. Cursorのテレメトリーでローカルモデルの使用が送信されることはありますか？
テキトー教師.AI認定講師基本的に、Cursorはプロンプトと補完結果をサーバーに送信しているという話はありますが、ローカルモデルを使う場合はプロンプトは手元で処理されるので、テレメトリー情報（どのモデルを使ったかなど）は送られる可能性があります。
室谷代表取締役正確なところはアナリティクスの設定次第ですが、Privacy Policyを確認する限り、利用状況の収集はあるようです。完全にプライベートにしたいならテレメトリーをオフにすることをおすすめします。
まとめ
テキトー教師.AI認定講師というわけで、CursorでOllamaを使う方法、結構泥臭い回避策が必要なのが現状ですね。
室谷代表取締役そうなんです。本来ならネイティブ対応してくれるのが理想ですが、今はngrokかCloudflare Tunnelで外部公開して接続するしかない。
ただ、できなくはないし、ローカルモデルでコストゼロにする意義は大きい。
ただ、できなくはないし、ローカルモデルでコストゼロにする意義は大きい。
テキトー教師.AI認定講師特に、コードの品質がそこまで要求されないちょっとした補完や、オフライン環境でどうしてもAIが欲しいケースには有効です。
室谷代表取締役ただ、本格的な開発で使うなら、やっぱりクラウドモデルに課金した方が生産性は高いです。時給換算すると、セットアップに数時間かけるより月20ドル払った方が安い。
テキトー教師.AI認定講師そうですね。まずは無料枠で試してみて、必要に応じてアップグレードするのが現実的だと思います。
室谷代表取締役まとめると、ローカルLLMにこだわる理由があるなら今回の方法で十分動くし、そうでなければ素直にProプランを選ぶのが吉、というところでしょうか。
