这篇教程会带你从零开始，在你自己电脑上跑通 AI 模型 Gemma 4。你不需要有 AI 基础，只要跟着步骤走，就能装好环境、启动模型，并用命令行工具和它对话。整个过程都在本地完成，不依赖云端服务。

准备环境：你需要装什么

在开始之前，先确认电脑上有这些基础工具：

• Python 3.10 或更高版本：Python 是一种编程语言，很多 AI 工具都用它。如果还没装，去 python.org 下载安装包，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。
• Git：用来下载代码。从 git-scm.com 安装，一路默认即可。
• Docker（可选但推荐）：用来运行模型容器。从 docker.com 下载桌面版，安装后启动。

安装步骤：一步步来

1. 安装 Ollama：Ollama 是一个让你在本地运行大模型的工具。去 ollama.com 下载对应系统的版本，安装后打开终端（Windows 用 PowerShell，Mac 用终端），输入 ollama run gemma4:2b 测试是否成功（第一次会下载模型，约 1.5GB）。
2. 安装 Antigravity CLI：这是一个命令行 AI 助手。打开终端，执行 pip install antigravity-cli。完成后输入 ag --help 查看帮助。
3. 配置 Google 账号认证：Antigravity CLI 需要登录。在终端输入 ag auth login，按提示用浏览器登录你的 Google 账号（免费）。
4. 下载 MCP 示例代码：MCP 是让 AI 模型和工具通信的协议。在终端执行 git clone https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk.git，然后进入文件夹 cd python-sdk。

验证是否成功：跑通你的第一个 AI 对话

1. 在 python-sdk 文件夹内，找到 examples/simple_server.py 文件，这是 MCP 服务器的示例。
2. 启动服务器：终端执行 python examples/simple_server.py，看到“Server started”说明成功。
3. 打开另一个终端窗口，启动 Antigravity CLI：输入 ag --mcp-stdio --mcp-command 'python examples/simple_server.py'。这会连接刚才的服务器。
4. 在 Antigravity CLI 里输入 What is 2+2?，如果返回答案，说明整个链路通了！

常见坑：如果提示“command not found”，检查 Python 和 pip 是否加入 PATH；如果 Docker 启动慢，可以先用 Ollama 直接运行模型（跳过 Docker）。

下一步可以做什么

• 用 Ollama 下载其他模型，比如 ollama run llama3。
• 修改 MCP 示例代码，添加你自己的工具函数，让 AI 帮你做更多事。
• 了解 Docker 部署：把模型放在容器里，方便管理和迁移。

现在你已经成功在本地跑通 AI 模型了！后续可以探索更多 MCP 文档，或者试试用 Antigravity CLI 写代码、查资料。