OpenCode avec Ollama : guide complet pour un agent de code local

Démarrage rapide avec ollama launch opencode

Vérifiez les deux installations et la commande ollama list. Placez le terminal dans le dépôt puis exécutez ollama launch opencode.

Le lanceur peut récupérer le modèle, préparer l’intégration, régler un contexte de 64K et ouvrir OpenCode.

Rôle de chaque couche

OpenCode fournit l’agent et l’interface; Ollama sert le modèle. Les permissions du dépôt forment une frontière séparée.

Commencez avec un petit dépôt, un Git propre et une sauvegarde. Autorisez d’abord la lecture puis une modification limitée.

Ce que configure le lanceur

Le menu interactif propose les intégrations et modèles pris en charge. OpenCode envoie ensuite le contexte du dépôt au modèle Ollama choisi.

Un modèle local consomme RAM ou VRAM. Un modèle cloud réduit cette charge mais exige internet et modifie le compromis de confidentialité.

Configuration manuelle opencode.json

Utilisez la configuration manuelle si le lanceur ne trouve pas le modèle, si l’endpoint est différent ou si le provider doit être revu dans le projet.

Remplacez your-model par le tag exact indiqué par ollama list.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama (local)",
      "options": { "baseURL": "http://localhost:11434/v1" },
      "models": { "your-model": { "name": "your-model" } }
    }
  }
}

Contexte 64K pour le code

Un contexte trop court dégrade les outils et peut provoquer des erreurs mémoire. Les guides recommandent au moins 64K pour le coding agent.

Le lanceur le règle automatiquement. En manuel, créez une variante avec Modelfile; si la machine peine, réduisez modèle et périmètre.

FROM your-model
PARAMETER num_ctx 65536

Choisir le modèle selon la machine

Choisissez le modèle qui reste réactif avec éditeur, index, tests et cache de contexte. Commencez petit et augmentez seulement si le gain est réel.

Le cloud convient aux tâches lourdes, mais il ajoute réseau, compte et traitement distant.

Dépannage méthodique

Si aucun modèle n’apparaît, vérifiez le service, ollama list, http://localhost:11434/v1 et le tag exact.

Si l’analyse s’arrête, réduisez fichiers ou modèle. Pour un échec de commande, contrôlez permissions et répertoire.

Premier workflow sécurisé

Demandez d’abord une explication et un plan, puis autorisez un patch limité et un test précis. Contrôlez git diff.

N’exposez pas Ollama publiquement sans protection et ne placez aucun secret dans les prompts.