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Gemini MCP Server 离线模式完整指南断网机器跑通 AI 开发的五关实操手册【免费下载链接】pal-mcp-serverThe power of Claude Code / GeminiCLI / CodexCLI [Gemini / OpenAI / OpenRouter / Azure / Grok / Ollama / Custom Model / All Of The Above] working as one.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/pal-mcp-server本文讲解 Gemini MCP Server 离线模式在断网、网络隔离的机器上用 Ollama 起好本地模型、把服务器指向本地端点之后规划、写码、评审、补测试这条 AI 辅助开发的完整链路可以一个外发请求都不发地跑完。⚙️ 断网机器还能跑 AI 开发靠的是这三层离线能力不是某一个开关而是三层各管一段本地模型层Ollama或 vLLM、LM Studio 等任何 OpenAI 兼容端点承担全部推理默认监听localhost:11434替掉了原来的云端 API配置层.env决定连哪里、默认用哪个模型conf/custom_models.json声明这个模型有什么本事——两者都是本地文件不依赖任何远程拉取工具层chat、thinkdeep、codereview 这些 MCP 工具始终面向模型这一层工作所以云端换成本地端点之后工作流本身几乎不用动。三层里最容易被忽略的是配置层很多离线跑不起来其实只是模型能力没声明对。完整配置项参见 docs/configuration.md。 3 步装好本地推理底座第一步启动 Ollama 服务。按官网指引装好 Ollama 后起服务ollama serve第二步拉两个模型。一个干代码活的小模型一个干推理活的大模型ollama pull qwen2.5-coder:7b ollama pull deepseek-r1:14b第三步验证本地 APIcurl http://localhost:11434/v1/models返回的列表里能看到这两个模型底座就算立住了。注意 PAL 走的是/v1这个 OpenAI 兼容接口所以 vLLM、LM Studio 等运行时同样适用只是端口和模型名不同细节在 docs/custom_models.md 有逐平台示例。 .env 指向本地、JSON 声明能力.env清空云端、指向本地离线模式的核心动作就是把.env改成只有本地一条路。逐项看意图GEMINI_API_KEY、OPENAI_API_KEY、OPENROUTER_API_KEY留空——启动时没有任何云端凭证请求只能去本地CUSTOM_API_URLhttp://localhost:11434/v1——本地端点记得带/v1后缀CUSTOM_API_KEY——Ollama 无鉴权留空即可换 LM Studio 这类要钥匙的运行时再填CUSTOM_MODEL_NAMEqwen2.5-coder:7b——默认模型DEFAULT_MODELauto——让服务器按任务自己分派模型。改完.env要重启服务器./run-server.sh配置只在启动时读一次。custom_models.json把模型能力告诉服务器服务器怎么对待一个模型取决于 conf/custom_models.json 里写的能力清单。每个字段各管一件事model_name和aliases模型标识加短别名比如coder、reasoner大小写不敏感后面工具里直接喊别名context_window与max_output_tokens上下文与单次输出上限服务器靠它们防止把本地模型撑爆supports_function_calling、supports_json_mode如实标记工具才会放心把对应能力派给它intelligence_score1–20 分auto 模式排模型的主信号打分标准见 docs/model_ranking.mdallow_code_generation开了之后chat 对这个模型会产出结构化完整实现落到pal_generated.code由你的 CLI 审阅后应用。一条 7B 代码模型的条目长这样其余字段按实际情况补{ model_name: qwen2.5-coder:7b, aliases: [coder], context_window: 32768, max_output_tokens: 8192, supports_function_calling: true, intelligence_score: 10, allow_code_generation: true } 按任务配对谁写代码、谁把关离线环境的分工原则是能力对任务通常分两个角色小代码模型如qwen2.5-coder:7b内存 8GB 左右重构、函数实现、补测试——快、省反复调用不心疼大推理模型如deepseek-r1:14b内存 16GB 左右方案设计、复杂逻辑把关、风险分析——出得慢但推理链深。只拉得动一个模型那就单模型兼两个角色能用但评审视角变窄或者按时间段排班白天跑 14B、夜里换 7B。比硬上大模型然后卡死更实际的策略。 一条断网也能跑通的重构循环拿一个真实场景走一遍拆分一个 300 行的老发票生成函数。全程在 CLI 里用自然语言下指令四步走规划——指定推理模型做方案用 thinkdeep 让 reasoner 拆发票模块重构方案切分边界、顺序、会破坏什么实现——把方案交给代码模型用 chat 让 coder 按上面的方案实现函数拆分行为保持不变评审——跨模型交叉把关对重构结果做 codereviewreasoner 当评审、coder 当作者工具细节见 docs/tools/codereview.md补测试——给拆出来的新函数补单元测试和边界用例用 testgen 为拆出的函数补测试关键点四步共享同一条会话线程评审模型看得见规划和实现过程。离线条件下模型间协作不走网络走的是服务器本地的对话上下文——这正是离线模式里最值钱的机制。✅ 离线状态下哪些工具能跑判断标准就一条这个工具的动作是否依赖实时联网搜索或外部 CLI。工具断网表现原因建议chat / thinkdeep / planner可用纯本地模型推理默认启用直接用codereview / debug / precommit可用多轮分析全在本地跑codereview 配两个模型效果更好consensus降级辩论需要多个模型单模型等于自己说服自己有两个本地模型再用refactor / testgen / docgen / secaudit可用默认被禁用需手动开从DISABLED_TOOLS里移除对应名字apilookup不可用设计就是强制实时联网查最新版文档提前把官方文档下载进仓库clink受限它拉起 Gemini CLI / Codex CLI 等外部 CLI这些 CLI 默认连云 API外部 CLI 能指到本地运行时就用否则放弃特别提醒DISABLED_TOOLSanalyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer是出厂默认。想让 testgen、docgen 在离线时可用先把名字从列表里删掉、重启服务器。 低配机器与隔离环境的调优手段先把速度挤出来MAX_CONVERSATION_TURNS5压缩模型间对话轮数默认 20最直接的提速项DEFAULT_THINKING_MODE_THINKDEEPlowthinkdeep 的思考预算从 high约 16K token降到 low约 2K token各档消耗见 docs/configuration.mdOllama 侧num_thread对齐 CPU 核数、有显卡给num_gpu、num_ctx往下压custom_models.json里的context_window按模型真实值填别按理想值填否则服务器会往里塞超过实际能力的上下文。让隔离环境可审计LOG_LEVELDEBUG配合logs/mcp_server.log记录每次调用了哪个模型、什么参数——隔离环境里这就是你的审计流水模型隔离不同密级任务用不同模型名、不同.env越界在配置层就被挡掉物理介质更新定期同步新的模型权重与安全补丁替代在线升级。 跑不通时最常撞上的 3 个卡点连不上 11434 端口报错通常是ConnectionRefusedError。按顺序查ollama serve进程是否活着、11434 端口是否在监听再用curl http://localhost:11434/v1/models做最小验证。最容易漏的一步改完.env没重启服务器配置只在启动时加载。单次响应超过 30 秒按性价比排序处理换更小模型 → 调低 Ollama 的num_ctx→ 降MAX_CONVERSATION_TURNS→ 降 thinkdeep 思考档位。纯 CPU 机器要先把预期降下来7B 档的模型基本就是离线速度的下限。工具提示需要网络典型的是 apilookup——它被设计成强制实时搜索见 docs/tools/apilookup.md离线环境别和它较劲。替代做法提前把厂商文档以 Markdown 形式存进仓库让本地模型基于这些文件作答。更普遍的问题排查路径在 docs/troubleshooting.md。接下来可以做的三件事先跑一遍 simulator_tests/ 里的场景用例看各工具在本地模型下的真实行为想整包容器化部署直接看 docker/README.md等离线链路跑顺了再去 docs/advanced-usage.md 里研究思考模式与跨会话上下文接续把离线环境的用法榨干。【免费下载链接】pal-mcp-serverThe power of Claude Code / GeminiCLI / CodexCLI [Gemini / OpenAI / OpenRouter / Azure / Grok / Ollama / Custom Model / All Of The Above] working as one.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/pal-mcp-server创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Gemini MCP Server 离线模式完整指南：断网机器跑通 AI 开发的五关实操手册
Gemini MCP Server 离线模式完整指南断网机器跑通 AI 开发的五关实操手册【免费下载链接】pal-mcp-serverThe power of Claude Code / GeminiCLI / CodexCLI [Gemini / OpenAI / OpenRouter / Azure / Grok / Ollama / Custom Model / All Of The Above] working as one.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/pal-mcp-server本文讲解 Gemini MCP Server 离线模式在断网、网络隔离的机器上用 Ollama 起好本地模型、把服务器指向本地端点之后规划、写码、评审、补测试这条 AI 辅助开发的完整链路可以一个外发请求都不发地跑完。⚙️ 断网机器还能跑 AI 开发靠的是这三层离线能力不是某一个开关而是三层各管一段本地模型层Ollama或 vLLM、LM Studio 等任何 OpenAI 兼容端点承担全部推理默认监听localhost:11434替掉了原来的云端 API配置层.env决定连哪里、默认用哪个模型conf/custom_models.json声明这个模型有什么本事——两者都是本地文件不依赖任何远程拉取工具层chat、thinkdeep、codereview 这些 MCP 工具始终面向模型这一层工作所以云端换成本地端点之后工作流本身几乎不用动。三层里最容易被忽略的是配置层很多离线跑不起来其实只是模型能力没声明对。完整配置项参见 docs/configuration.md。 3 步装好本地推理底座第一步启动 Ollama 服务。按官网指引装好 Ollama 后起服务ollama serve第二步拉两个模型。一个干代码活的小模型一个干推理活的大模型ollama pull qwen2.5-coder:7b ollama pull deepseek-r1:14b第三步验证本地 APIcurl http://localhost:11434/v1/models返回的列表里能看到这两个模型底座就算立住了。注意 PAL 走的是/v1这个 OpenAI 兼容接口所以 vLLM、LM Studio 等运行时同样适用只是端口和模型名不同细节在 docs/custom_models.md 有逐平台示例。 .env 指向本地、JSON 声明能力.env清空云端、指向本地离线模式的核心动作就是把.env改成只有本地一条路。逐项看意图GEMINI_API_KEY、OPENAI_API_KEY、OPENROUTER_API_KEY留空——启动时没有任何云端凭证请求只能去本地CUSTOM_API_URLhttp://localhost:11434/v1——本地端点记得带/v1后缀CUSTOM_API_KEY——Ollama 无鉴权留空即可换 LM Studio 这类要钥匙的运行时再填CUSTOM_MODEL_NAMEqwen2.5-coder:7b——默认模型DEFAULT_MODELauto——让服务器按任务自己分派模型。改完.env要重启服务器./run-server.sh配置只在启动时读一次。custom_models.json把模型能力告诉服务器服务器怎么对待一个模型取决于 conf/custom_models.json 里写的能力清单。每个字段各管一件事model_name和aliases模型标识加短别名比如coder、reasoner大小写不敏感后面工具里直接喊别名context_window与max_output_tokens上下文与单次输出上限服务器靠它们防止把本地模型撑爆supports_function_calling、supports_json_mode如实标记工具才会放心把对应能力派给它intelligence_score1–20 分auto 模式排模型的主信号打分标准见 docs/model_ranking.mdallow_code_generation开了之后chat 对这个模型会产出结构化完整实现落到pal_generated.code由你的 CLI 审阅后应用。一条 7B 代码模型的条目长这样其余字段按实际情况补{ model_name: qwen2.5-coder:7b, aliases: [coder], context_window: 32768, max_output_tokens: 8192, supports_function_calling: true, intelligence_score: 10, allow_code_generation: true } 按任务配对谁写代码、谁把关离线环境的分工原则是能力对任务通常分两个角色小代码模型如qwen2.5-coder:7b内存 8GB 左右重构、函数实现、补测试——快、省反复调用不心疼大推理模型如deepseek-r1:14b内存 16GB 左右方案设计、复杂逻辑把关、风险分析——出得慢但推理链深。只拉得动一个模型那就单模型兼两个角色能用但评审视角变窄或者按时间段排班白天跑 14B、夜里换 7B。比硬上大模型然后卡死更实际的策略。 一条断网也能跑通的重构循环拿一个真实场景走一遍拆分一个 300 行的老发票生成函数。全程在 CLI 里用自然语言下指令四步走规划——指定推理模型做方案用 thinkdeep 让 reasoner 拆发票模块重构方案切分边界、顺序、会破坏什么实现——把方案交给代码模型用 chat 让 coder 按上面的方案实现函数拆分行为保持不变评审——跨模型交叉把关对重构结果做 codereviewreasoner 当评审、coder 当作者工具细节见 docs/tools/codereview.md补测试——给拆出来的新函数补单元测试和边界用例用 testgen 为拆出的函数补测试关键点四步共享同一条会话线程评审模型看得见规划和实现过程。离线条件下模型间协作不走网络走的是服务器本地的对话上下文——这正是离线模式里最值钱的机制。✅ 离线状态下哪些工具能跑判断标准就一条这个工具的动作是否依赖实时联网搜索或外部 CLI。工具断网表现原因建议chat / thinkdeep / planner可用纯本地模型推理默认启用直接用codereview / debug / precommit可用多轮分析全在本地跑codereview 配两个模型效果更好consensus降级辩论需要多个模型单模型等于自己说服自己有两个本地模型再用refactor / testgen / docgen / secaudit可用默认被禁用需手动开从DISABLED_TOOLS里移除对应名字apilookup不可用设计就是强制实时联网查最新版文档提前把官方文档下载进仓库clink受限它拉起 Gemini CLI / Codex CLI 等外部 CLI这些 CLI 默认连云 API外部 CLI 能指到本地运行时就用否则放弃特别提醒DISABLED_TOOLSanalyze,refactor,testgen,secaudit,docgen,tracer是出厂默认。想让 testgen、docgen 在离线时可用先把名字从列表里删掉、重启服务器。 低配机器与隔离环境的调优手段先把速度挤出来MAX_CONVERSATION_TURNS5压缩模型间对话轮数默认 20最直接的提速项DEFAULT_THINKING_MODE_THINKDEEPlowthinkdeep 的思考预算从 high约 16K token降到 low约 2K token各档消耗见 docs/configuration.mdOllama 侧num_thread对齐 CPU 核数、有显卡给num_gpu、num_ctx往下压custom_models.json里的context_window按模型真实值填别按理想值填否则服务器会往里塞超过实际能力的上下文。让隔离环境可审计LOG_LEVELDEBUG配合logs/mcp_server.log记录每次调用了哪个模型、什么参数——隔离环境里这就是你的审计流水模型隔离不同密级任务用不同模型名、不同.env越界在配置层就被挡掉物理介质更新定期同步新的模型权重与安全补丁替代在线升级。 跑不通时最常撞上的 3 个卡点连不上 11434 端口报错通常是ConnectionRefusedError。按顺序查ollama serve进程是否活着、11434 端口是否在监听再用curl http://localhost:11434/v1/models做最小验证。最容易漏的一步改完.env没重启服务器配置只在启动时加载。单次响应超过 30 秒按性价比排序处理换更小模型 → 调低 Ollama 的num_ctx→ 降MAX_CONVERSATION_TURNS→ 降 thinkdeep 思考档位。纯 CPU 机器要先把预期降下来7B 档的模型基本就是离线速度的下限。工具提示需要网络典型的是 apilookup——它被设计成强制实时搜索见 docs/tools/apilookup.md离线环境别和它较劲。替代做法提前把厂商文档以 Markdown 形式存进仓库让本地模型基于这些文件作答。更普遍的问题排查路径在 docs/troubleshooting.md。接下来可以做的三件事先跑一遍 simulator_tests/ 里的场景用例看各工具在本地模型下的真实行为想整包容器化部署直接看 docker/README.md等离线链路跑顺了再去 docs/advanced-usage.md 里研究思考模式与跨会话上下文接续把离线环境的用法榨干。【免费下载链接】pal-mcp-serverThe power of Claude Code / GeminiCLI / CodexCLI [Gemini / OpenAI / OpenRouter / Azure / Grok / Ollama / Custom Model / All Of The Above] working as one.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/pal-mcp-server创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考