基于本地大模型开发CAD智能助手的方案

探索如何结合本地大模型与三维图形平台，打造新一代CAD智能助手，助力三维几何建模与二维绘图。

核心内容：

• Ollama本地大模型部署方案及其硬件配置要求
• 模型上下文协议MCP与AnyCAD图形平台的交互实现
• AI智能助手的整体系统架构与效果展示

本文主要探讨如何利用Ollama部署本地大模型，并基于AnyCAD三维图形平台，开发出具备交互能力的CAD智能助手。其核心目标是辅助用户高效构建二维和三维几何模型。内容涵盖三大模块：本地大模型的部署流程与硬件需求、通过WebSocket实现AnyCAD与Ollama之间的实时通信，以及借助模型上下文协议（MCP）完成模型层面的深度交互。

1 简介

1.1 Ollama本地大模型部署

Ollama是一款专为本地运行大规模机器学习模型而设计的框架，在性能方面表现优异。

要在本地环境中成功部署Ollama，硬件配置必须满足一定要求。本次测试采用i9-13900K处理器、64GB内存，以及一张配备16GB显存的RTX 4080S显卡，运行的是qwen2.5 14b模型。尽管硬件门槛相对较高，但用户能够完全掌控本地数据，确保信息安全。

关于Ollama的安装步骤以及qwen2.5模型的具体部署流程，本文不再赘述，官方文档中已有详尽说明。

1.2 模型上下文协议MCP

模型上下文协议（MCP）的主要作用是为应用程序与机器学习模型之间的信息传递定义了一套标准化格式。借助该协议，源自不同来源的数据能够被统一解析和处理，从而显著提升模型的使用便利性和集成效率。

1.3 AnyCAD图形平台

AnyCAD图形平台支持C++、.NET、Python、Java等多种编程语言API，用于开发CAD/CAE/CAM应用程序十分便捷。其API设计简洁直观，很适合由AI大模型进行调用。gitee上提供了大量示例代码，便于快速上手。此外，AnyCAD .NET SDK在nuget平台上的累计下载量已超过30万次，充分证明了其扎实的用户基础与广泛认可度。

2 整体架构

系统的整体架构可参考下方示意图：

几个关键组成部分：

• AI智能助手：基于AnyCAD图形平台API开发的客户端插件，主要职责是通过WebSocket协议与AI Server进行数据通信。
• AI建模服务插件：同样是基于AnyCAD图形平台API的插件，但其核心功能在于实现MCP协议，用于完成模型层面的交互。
• AI Server：通过Ollama提供的API对接大语言模型（LLM），同时借助WebSocket接收来自AI智能助手的请求，并将模型生成的响应结果返回给客户端。

3 效果展示

• AI助手二维几何绘图演示
• AI助手三维几何建模展示

4 小结

经过此次初步验证，基于本地大模型开发CAD智能助手的基本流程已成功打通。然而，若要真正应用于实际工程场景，仍需进行大量优化工作——更智能、更可靠的CAD助手，还需要更多的打磨与完善才能走向成熟。

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