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🎯 Tutoriel : Intégrer codellama:13b-python dans Cursor avec la Sidebar + Cline

Ce guide complet t’explique comment :

• Intégrer le modèle codellama:13b-python local (via Ollama) dans Cursor
• L’utiliser dans la sidebar des agents + Ask de Cursor
• Configurer Cline pour tirer le meilleur de ton modèle local

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✅ Prérequis

• ✅ Ollama est installé et configuré
• ✅ Modèle téléchargé : ollama pull codellama:13b-python
• ✅ Variable OLLAMA_MODELS correctement configurée si besoin
• ✅ Cursor est installé (https://cursor.so)

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🧱 Étape 1 : Vérifier que le modèle fonctionne

Dans ton terminal :

ollama run codellama:13b-python

Tu dois pouvoir chatter avec le modèle en ligne de commande.

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🛠️ Étape 2 : Configurer cursor-agent.json

1. À la racine de ton projet, crée un fichier :

cursor-agent.json

2. Mets-y ceci :

{
  "name": "CodeLlama Local",
  "entry": "main.py",
  "llm": {
    "provider": "custom",
    "completion_url": "http://localhost:11434/api/generate",
    "method": "POST",
    "headers": {
      "Content-Type": "application/json"
    },
    "input_key": "prompt",
    "output_key": "response"
  }
}

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🧠 Étape 3 : Créer un script Python minimal main.py

import sys
import json
import requests

prompt = sys.stdin.read().strip()

payload = {
    "model": "codellama:13b-python",
    "prompt": prompt,
    "stream": False
}

res = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", json=payload)
print(json.dumps({"response": res.json().get("response", "")}))

✅ Ce script lit un prompt depuis Cursor, interroge Ollama, et retourne la réponse.

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🧪 Étape 4 : Vérifier que Cursor reconnaît le modèle

• Ouvre Cursor
• Clique sur la sidebar des agents (Ask) à gauche
• Tu devrais voir CodeLlama Local dans la liste
• Clique dessus et tape une commande (ex : Peux-tu générer une fonction en Python ?)

✅ Si tout est bien configuré, tu verras la réponse de codellama s’afficher.

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💬 Étape 5 : Utiliser le modèle avec Cline

🔹 Qu’est-ce que Cline ?

Cline est la barre latérale à droite de Cursor qui te permet de :

• Sélectionner un modèle
• Voir l’historique des prompts
• Travailler sur une sélection de code

📌 Utilisation :

1. Sélectionne du code dans un fichier Python
2. Tape // pour activer le prompt intégré
3. Cursor ouvrira automatiquement Cline
4. Clique sur la flèche déroulante à côté de "Model" et choisis CodeLlama Local

✅ Astuces :

• Tu peux taper des prompts personnalisés du style :

  • "Optimise ce code."
  • "Corrige les erreurs."
  • "Ajoute un docstring."

• Les suggestions s’appliqueront directement sur le code sélectionné

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🔧 Étape 6 : Personnaliser encore plus avec des agents dynamiques

Tu peux relier main.py à ta propre classe Python d’agent (voir tutoriels précédents) pour :

• Définir un rôle spécifique à chaque agent
• Créer une interface CLI
• Injecter des prompts système

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🧹 Étape 7 : Résolution de problèmes

• Si CodeLlama Local n’apparaît pas : redémarre Cursor ou vérifie que tu es dans le bon dossier
• Si rien ne s'affiche : assure-toi que le service Ollama tourne (tester avec ollama run)
• Pour voir les erreurs de Cursor : Ctrl+Shift+I > Console

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✅ Tu es prêt !

Tu peux maintenant :

• Utiliser ton modèle local dans la sidebar Ask de Cursor
• Poser des questions directement dans le cline à droite
• Interagir avec codellama:13b-python sans dépendre de l’API OpenAI ou d’internet

Souhaites-tu maintenant que je te génère des variantes avec rôles dynamiques par agent ou une intégration CLI/Streamlit ?