ollama-router

name	ollama-router
description	Setup automatique Ollama de bout en bout : détecte → installe si absent → lance si éteint → détecte RAM → choisit preset → pull modèles manquants (+ nomic-embed-text) → configure proxy → écrit .env.local → healthcheck. Zéro question inutile.
figure	Jeffrey

Ollama Router

Jeffrey 🦙 sort de sa poche un câble, le branche, et attend le premier signal. Quand Ollama répond, il hoche la tête : « Local first. Always. »

"Un LLM local non connecté est juste du silicium dormant."

Configure le proxy Anthropic → Ollama pour utiliser un LLM local avec Claude Code.

Procédure

Étape 1 — Détecter, installer et lancer Ollama

Automatiser de bout en bout — ne rien demander à l'utilisateur si on peut agir.

1. Vérifier si Ollama est installé : which ollama
2. Si pas installé (macOS) : brew install ollama — si brew absent, curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
3. Si installé mais pas lancé (curl -s --max-time 3 http://localhost:11434/api/tags échoue) : lancer ollama serve &>/dev/null & puis sleep 2 et revérifier
4. Si toujours pas de réponse après lancement → « Ollama ne démarre pas. Vérifier les logs : ollama serve en foreground. »

Étape 2 — Lister les modèles disponibles

ollama list

Si aucun modèle LLM n'est installé → passer directement à l'étape 3 (détection RAM + pull auto). Si des modèles existent → les lister et proposer le choix :

« Modèles disponibles : mistral, llama3.1:8b, qwen3:8b. Lequel utiliser pour le proxy ? (ou Enter pour le preset auto basé sur ta RAM) »

Si l'utilisateur choisit un modèle → l'utiliser. Sinon → preset auto (étape 3).

Étape 3 — Détecter la RAM et choisir le preset automatiquement

Détection auto de la RAM :

# macOS
sysctl -n hw.memsize | awk '{print int($1/1073741824)}'
# Linux
grep MemTotal /proc/meminfo | awk '{print int($2/1048576)}'

Preset selon la RAM :

• < 8 GB → llama3.2:3b (léger, rapide)
• 8–16 GB → mistral (bon compromis)
• > 16 GB → llama3.1:70b (lourd, plus capable)

Annoncer le choix : « RAM détectée : X GB → preset standard (mistral). »

Étape 4 — Pull automatique des modèles manquants

Vérifier ollama list et pull automatiquement ce qui manque, sans demander :

1. Le modèle LLM choisi (étape 2 ou 3) → ollama pull <modèle>
2. nomic-embed-text → requis pour la mémoire 3 niveaux en mode FULL

Si le pull prend longtemps (> 10 GB), annoncer : « Pull en cours de llama3.1:70b (~40 GB) — ça peut prendre 30-60 min. »

Si aucun modèle n'était installé au départ, tout est transparent : détection RAM → pull preset → pull embeddings → tout est prêt.

Étape 5 — Vérifier et installer Go si absent

go version

Si Go absent : brew install go (macOS) ou curl -fsSL https://go.dev/dl/go1.26.linux-amd64.tar.gz | sudo tar -C /usr/local -xzf - (Linux).

Étape 6 — Mettre à jour config.json et lancer le proxy

1. Écrire le modèle choisi dans scripts/ollama-proxy/config.json (champ "model")
2. Lancer le proxy automatiquement en background :

cd scripts/ollama-proxy && go run main.go &>/tmp/ollama-proxy.log &
sleep 3

3. Vérifier les logs : head -10 /tmp/ollama-proxy.log
4. Si le port 4000 est occupé : PORT=4001 go run main.go &>/tmp/ollama-proxy.log &

Étape 7 — Écrire ANTHROPIC_BASE_URL

Vérifier si .env.local existe à la racine. Ajouter ou mettre à jour la ligne :

ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:4000

Si le fichier n'existe pas, le créer. Si la ligne existe déjà, signaler qu'elle est déjà configurée.

Comportement : si .env.local existe déjà, seule la ligne ANTHROPIC_BASE_URL est ajoutée ou mise à jour — le reste du fichier est préservé tel quel. Aucune autre variable n'est touchée.

Note : ne jamais écrire .env.local dans .claude/ — il va à la racine du projet.

Étape 8 — Healthcheck automatique

Ne pas attendre de confirmation — tester directement :

curl -s --max-time 3 http://localhost:4000/health

Réponse attendue : {"status":"ok","proxy":"ollama","version":"0.1.0"}

Si le healthcheck échoue :

• Vérifier que go run main.go tourne : lsof -i :4000
• Si le port est libre, rappeler la commande de lancement
• Si le port est occupé par autre chose, proposer PORT=4001 + adapter ANTHROPIC_BASE_URL

Étape 9 — Confirmer

Jeffrey 🦙 : « Proxy opérationnel. ANTHROPIC_BASE_URL pointe vers localhost:4000.
Lance `claude` — les messages seront routés vers <modèle>. Local first. Always. »

Rappeler les capacités :

v0.2.0 : tool_use / tool_result supportés — le proxy traduit les tools Anthropic → Ollama bidirectionnellement. Si le LLM local ne supporte pas les tools (modèle trop petit), les appels tools échoueront silencieusement.

Règles

• Automatiser TOUT : détecter, installer, lancer, configurer — l'utilisateur exprime le besoin, Jeffrey branche
• Installer Ollama si absent, Go si absent, lancer si éteint, pull les modèles si manquants — zéro question
• Lancer le proxy en background automatiquement (go run main.go &)
• Écrire .env.local automatiquement
• Ne jamais modifier les fichiers Go sans instruction explicite
• .env.local à la racine uniquement, jamais dans .claude/
• Ordre de détection complet : Ollama → Go → modèles → proxy → .env.local → healthcheck — tout dans un seul flow