Msty 使用教程：连接本地模型与云端 API 的配置方法
Msty 是一个桌面端大模型对话客户端，装好后本身不带模型，需要你告诉它去哪里取模型。
最常见的两种接法是：本地跑 Ollama 后填本机接口地址，或者填云端服务商的 API 地址和密钥。
下面按首次配置的顺序讲清楚每一步填什么、在哪里填、怎么确认已经通了。
先确认模型来源和网络条件
Msty 只是前端界面，模型推理发生在别处。
开始配置前先想清楚用哪种来源：
- 本地模型：需要先安装 Ollama 并至少拉取一个模型，例如在终端执行
ollama pull llama3.2，确认ollama list能看到模型名。Msty 连接的是 Ollama 默认的http://localhost:11434。 - 云端 API：需要服务商提供的接口地址（Base URL）和 API Key。不同服务商的地址和模型名不同，以控制台实际显示为准，不要照抄网上的旧地址。
- 网络检查：本地连接不需要外网；云端 API 需要能正常访问对应域名，公司网络或代理环境要先确认没有拦截。
如果你还没装 Ollama，先在官网下载对应系统版本安装，装完后保持 Ollama 在后台运行，再打开 Msty。
在 Msty 里添加模型提供方
打开 Msty，进入设置区域找到模型提供方（Provider）或模型来源的配置入口。
不同版本菜单文字可能略有差异，但逻辑一致：新增一个提供方，选择类型，填连接信息，保存。
本地 Ollama 的填法：
- 提供方类型选择 Ollama；
- 地址填
http://localhost:11434； - 保存后如果界面能列出本地已有模型，说明连接成功。
云端 API 的填法：
- 提供方类型选择对应的服务商，或选择 OpenAI 兼容接口；
- Base URL 填服务商控制台给出的接口地址，通常以
/v1结尾； - API Key 粘贴完整密钥，注意不要带入多余空格；
- 模型名按服务商文档填写，保存后确认模型出现在可选列表中。
配置完成后回到主界面新建对话，在模型下拉框里选中刚接入的模型，发一句“你好”测试。
能正常返回内容，就说明整条链路已经通了。
容易踩坑的地方
Ollama 地址写成 127.0.0.1 反而不通：部分环境下 Msty 对 localhost 解析更稳定，先按默认地址试；
如果仍失败，在终端执行 curl http://localhost:11434/api/tags，有 JSON 返回才说明 Ollama 服务正常。
API Key 粘贴后仍报鉴权失败：先检查密钥是否复制完整、是否已过期，再确认 Base URL 和模型名是否属于同一服务商。
混用不同服务商的地址和密钥是最常见的错误。
模型列表为空：本地场景通常是 Ollama 没启动或没拉模型；
云端场景通常是网络不通或密钥无权限。
分别用 ollama list 和浏览器访问接口地址来定位。
对话超时：本地模型首次加载需要时间，显存不足时也会明显变慢。
可以先换小参数模型验证连接，再回头处理性能问题。
验证配置是否真正生效
不要只看设置页显示“已保存”。
可靠的验证方式是新建一个对话，选目标模型，连续发两轮消息，确认第二轮能引用第一轮的上下文。
然后回到设置页刷新模型列表，确认模型仍在。
这样能排除“保存成功但实际未连接”的假象。
日常使用中，本地模型适合隐私敏感和离线场景，云端 API 适合需要更强模型能力的情况。
Msty 的价值在于把两者放在同一个界面里切换，配置一次后按需选模型即可。
遇到连接问题时，先回到本文的排查顺序：服务是否在跑、地址是否填对、密钥是否有效、网络是否放行。
