Cursor Local : Utiliser l’IA 100% Privée

Tu veux utiliser Cursor avec des modèles locaux pour la confidentialité ou le coût ? C’est possible. Voici deux approches pour y arriver.

Les 2 Approches

Approche	Complixit	Avantages	Inconvénients
LM Studio + Ngrok	Élevée	Gratuit, 100% local	Configuration complexe
Gaia (semi-local)	Faible	Simple, performant	Semi-cloud (données partagées)

Prérequis Système

Pour Mac

Composant	Requis	Recommandé
Processeur	Apple Silicon M1-M4	M2+
RAM	16 Go minimum	32 Go
OS	macOS récent	macOS 14+

Pour Linux

Composant	Requis	Recommandé
GPU	8 Go VRAM minimum	24 Go+
CUDA	CUDA 12 SDK	Oui
Instance cloud	1x GPU	T4 ou mieux (A100)

Approche 1 : LM Studio + Ngrok

Installation

# Installer LM Studio
brew install --cask lm-studio

# Installer Ngrok
brew install --cask ngrok

Démarrage

# 1. Lance LM Studio et démarre le serveur sur le port 1234
lm-studio

# 2. Crée un tunnel Ngrok
ngrok http 1234

Ngrok t’aura donné une URL HTTPS du style : https://abcd-1234.ngrok.io

Configuration Cursor

# Dans Cursor : Settings > Models > Add Model

Name: local-llama
Base URL: https://abcd-1234.ngrok.io/v1
API Key: DEMO

Modèles populaires pour LM Studio

Modèle	Paramètres	RAM requise	Meilleur pour
Llama 3 8B	8B	16 Go	Code général
Mistral 7B	7B	16 Go	Autocomplétion
Codestral 22B	22B	32 Go	Code spécialisé
Qwen 7B	7B	16 Go	Code + français

Approche 2 : Gaia (Semi-Local)

Qu’est-ce que Gaia ?

Gaia est un réseau décentralisé de nœuds d’inférence pour l’IA.

Avantages :

• Pas besoin de GPU puissant
• Configuration simple
• Modèles optimisés pour le code

Inconvénients :

• Pas 100% local (données envoyées au nœud)
• Dépendance internet

Compte Gaia

1. Va sur gaia.domains
2. Crée un compte (gratuit)
3. Choisis ton modèle :
   • coder : Spécialisé code
   • llama : Modèle général
   • rustcoder : Expert Rust

Configuration Cursor

# Dans Cursor : Settings > Models > Add Model

Name: gaia-coder
Base URL: https://coder.gaia.domains/v1
API Key: [ta clé Gaia]

Obtenir une clé API

1. Connecte-toi à Gaia
2. Va dans “API Keys”
3. Crée une nouvelle clé
4. Copie et colle dans Cursor

Comparaison

Critère	LM Studio + Ngrok	Gaia
Installation	Complexe (3 outils)	Simple (1 compte)
Confidentialité	Via tunnel (exposition externe)	Via nœud Gaia
Performance	Dépend hardware	Stable, optimisée
Coût	Gratuit	Crédits ou tiers
Maintenance	Gérer tunnel, redémarrage	Automatique

Modèles Recommandés

Pour le code (Python, JS, TS)

Modèle	Taille	Note
Qwen 2.5 Coder	7B	Excellent pour le code
Codestral	22B	Meilleur modèle code (besoin 32 Go RAM)
DeepSeek Coder	33B	Très bon mais lourd
Llama 3 8B	8B	Bon équilibre

Pour le français + code

Modèle	Taille	Note
Mistral 7B	7B	Bon français
Qwen 7B	7B	Français + code
Mixtral 8x7B	47B	Plus lourd, très performant

Troubleshooting

Cursor ne se connecte pas

# Teste l'URL avec curl
curl -X POST https://[ta-url]/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

Si ça ne marche pas :

1. Vérifie que Ngrok/LM Studio tourne
2. Vérifie l’URL dans Cursor
3. Essaie avec API Key: DEMO

Lenteur excessive

Cause	Solution
Modèle trop grand pour le hardware	Utilise un modèle plus petit
Tunnel Ngrok lent	Essaie Cloudflare Tunnel
CPU only	Essaie un modèle plus léger
Trop de context	Réduis les références @

Erreurs de génération

# Ajoute des paramètres dans l'URL
https://[ta-url]/v1/chat/completions?temperature=0.3&top_p=0.9

Paramètre	Effet	Valeur recommandée
temperature	Créativité (0 = déterministe)	0.2-0.3 pour le code
top_p	Sélection parmi tokens probables	0.9-0.95
max_tokens	Longueur réponse	1000-2000

Alternatives à Gaia

Ollama

# Installation
brew install ollama

# Démarrage
ollama serve

# Configuration Cursor (via URL locale)
Base URL: http://localhost:11434/v1

LocalAI

# Installation
pip install localai

# Démarrage
localai run qwen2.5-coder

# Configuration Cursor
Base URL: http://localhost:8080/v1

En savoir plus

• Guide Cursor - Fonctionnalités avancées
• MCP Directory - Serveurs MCP
• Documentation Gaia - Guide officiel
• Outils IA - Écosystème complet

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Les modèles locaux sont une excellente solution pour la confidentialité et le contrôle. La clé est de choisir le bon modèle pour ton hardware, et d’accepter quelques compromis sur la performance. Commence avec un modèle léger (Llama 3 8B ou Mistral 7B) et passe à des modèles plus gros si ton hardware le permet.