北京
在ROG Flow Z13上跑了几个月Lemonade Server，靠着128GB统一内存，这台设备能跑的模型和我的PC完全一样。所以当我把Charm的Crush指向它时，预期是拿到一个不用订阅的Cursor——毕竟第一次用这个终端AI编程工具就很喜欢，而且路由机制意味着本地模型卡住时还能叫Claude来帮忙，所有拼图都在。
结果却是一个带壳的聊天机器人
它能列文件、能跑命令，仅此而已。没有代码补全，没有跨文件理解，没有项目级上下文。我一度以为本地大模型的边界就在这里：算力够，但工具链撑不起真正的开发工作流。
转折点：MCP把工具接进来了
直到发现MCP可以像扩展IDE一样扩展本地模型。MCP给模型接上了文件系统、代码检索、终端执行这些外部能力，模型不再只是“读提示词然后吐文本”，而是能真正操作项目环境。原本只能对话的Crush，开始表现得像一个有手有脚的编程助手。
这个变化不是换了个更大的模型，而是给同一个模型装上了手脚。本地模型的能力天花板，原来卡在“没有工具可调用”这一层。
本地优先的路线突然通了
以前觉得本地模型做编程只能当辅助聊天，现在MCP把差距补上了很大一块。路由机制继续兜底，本地能处理的本地处理，处理不了再叫Claude——但本地能处理的范围，比之前想象的大得多。
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