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Mejores plugins IDE para LLMs locales en 2026 (VS Code y JetBrains)

··Por Hans Kuepper · Fundador de PromptQuorum, herramienta de despacho multi-modelo · PromptQuorum

Cline (VS Code + JetBrains) es el mejor plugin IDE gratuito para LLMs locales a mediados de 2026: conexión nativa a Ollama y cualquier API compatible con OpenAI, edición agéntica de archivos + comandos de terminal + herramientas MCP, ejecutándose completamente en tu hardware. Nota: Continue.dev (antes clasificado en el puesto #1) fue adquirido por Cursor en junio de 2026 — la versión 2.0.0 es su última publicación.

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Conclusiones clave

  • Continue.dev fue adquirido por Cursor (junio de 2026) — v2.0.0 es la última versión, el repositorio ahora es de solo lectura; sigue funcionando con Ollama pero ya no tiene mantenimiento
  • Cline es ahora la mejor alternativa gratuita BYOK con mantenimiento activo: VS Code + JetBrains, edición agéntica de archivos, herramientas MCP, más de 5M de instalaciones
  • Tabby ejecuta su propio servidor de inferencia (modelos 1–3B) — la menor latencia de autocompletado para equipos
  • Aider es la opción terminal-first — consciente de commits git, reescrituras multi-archivo, más de 44K estrellas en GitHub
  • Cursor ($20/mes Pro, basado en créditos) adquirió tanto Supermaven como Continue.dev; SpaceX acordó adquirir Cursor por $60.000 millones en junio de 2026
  • Todas las herramientas funcionan con Ollama; solo Tabby requiere su propio servidor backend

Mejores plugins IDE para LLMs locales — Clasificación

📍 En una frase

Cline es el mejor plugin IDE para LLMs locales en 2026 porque soporta Ollama de forma nativa, funciona tanto en VS Code como en JetBrains, y añade edición agéntica de archivos y herramientas MCP sin ninguna dependencia de la nube — Continue, la anterior opción #1, fue adquirido por Cursor en junio de 2026 y ya no tiene desarrollo activo.

💬 En términos simples

Un plugin IDE para LLMs locales conecta tu editor de código (VS Code, IntelliJ) a un modelo que se ejecuta en tu propia máquina (a través de Ollama, LM Studio o llama.cpp). El modelo ve tu código y responde — ningún código sale de tu computadora, sin tarifas de API, sin límites de uso.

Configuración rápida: Cline + Ollama en VS Code

La forma más rápida de empezar a programar con LLM local con la actual elección #1:

  1. 1
    Instala Ollama: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  2. 2
    Descarga un modelo de codificación: ollama pull qwen2.5-coder:14b (o qwen3-coder:32b para tareas agénticas)
  3. 3
    En VS Code, instala Cline desde el marketplace de extensiones
  4. 4
    Abre la barra lateral de Cline y haz clic en el icono de configuración (engranaje)
  5. 5
    Define el proveedor API como "Ollama", la URL base como http://localhost:11434, y el ID del modelo como el modelo que descargaste
  6. 6
    Reinicia VS Code — el icono de Cline aparece en la barra lateral
  7. 7
    Escribe una tarea en el panel de chat de Cline — puede leer/escribir archivos y ejecutar comandos de terminal directamente

Configuración rápida: Aider + Ollama (terminal)

Para codificación de IA nativa de terminal y consciente de git — documentación oficial de Aider: aider.chat/docs/llms/ollama.html

  1. 1
    Instala Ollama y descarga un modelo: ollama pull qwen2.5-coder:32b
  2. 2
    Instala Aider: python -m pip install aider-install && aider-install
  3. 3
    Define la URL base de la API de Ollama: export OLLAMA_API_BASE=http://127.0.0.1:11434
  4. 4
    Ejecuta Aider apuntando a tu modelo local: aider --model ollama/qwen2.5-coder:32b
  5. 5
    Para la configuración de dos modelos arquitecto/editor, añade --architect-model ollama/qwen2.5-coder:32b --editor-model ollama/qwen2.5-coder:7b
  6. 6
    Aider hace commit automáticamente de cada cambio en git — revísalos con git log o git diff HEAD~1

Mejores modelos locales por plugin y tarea

PluginMejor modelo de codificación (local)Mejor modelo de chat (local)VRAM mínima
ClineQwen3-Coder 32B Q4Qwen3 32B Q424 GB
Continue (heredado)Qwen3-Coder 14B Q8Llama 3.3 8B Q416 GB
TabbyStarCoder2-7B (integrado)N/A (solo código)8 GB
AiderQwen3-Coder 14B (editor)Qwen3-Coder 32B (arquitecto)16–24 GB
CursorDeepSeek-Coder-V2 (via Ollama)Qwen3 14B16 GB

Mejores plugins de LM Studio (no es lo mismo que los plugins IDE)

Esta es una pregunta distinta de "qué extensión IDE se conecta a LM Studio" (cubierto arriba). LM Studio tiene su propio sistema de plugins desde finales de 2024: los plugins se ejecutan dentro de LM Studio mismo — como código TypeScript o Python en un worker en sandbox — y pueden interceptar solicitudes de inferencia, añadir procesadores de prompts, conectar backends de llamada a herramientas, o añadir nuevos paneles de interfaz. Se instalan desde el marketplace curado en lmstudio.ai/plugins; cada plugin declara los permisos requeridos (acceso a red, lectura del sistema de archivos) de antemano, y puedes revocarlos después desde Ajustes sin desinstalar. Categorías comunes en 2026: plugins de búsqueda web, preprocesadores RAG/recuperación de documentos, preprocesadores OCR, plugins de conjunto de herramientas agénticas, herramientas de acceso a shell/archivos, y plugins de memoria.

  • Plugins de búsqueda web: permiten que un modelo local en LM Studio incorpore resultados web en vivo a su contexto — útil ya que los modelos locales no tienen acceso integrado a internet.
  • Plugins RAG / de documentos: indexan una carpeta local de PDFs o archivos de texto y recuperan fragmentos relevantes automáticamente por consulta.
  • Plugins de conjunto de herramientas agénticas: dan al modelo acceso a shell, lectura/escritura de archivos, o ejecución de tareas de múltiples pasos directamente dentro de la interfaz de chat de LM Studio — la misma categoría de capacidad que Cline ofrece para VS Code, pero ejecutándose dentro de LM Studio en lugar de un editor.
  • Plugins de memoria: mantienen el contexto entre sesiones de chat en lugar de empezar de cero cada vez.

¿Puede Continue reemplazar completamente a GitHub Copilot para uso local?

Desde junio de 2026, Continue fue adquirido por Cursor y la versión 2.0.0 es su última publicación (el repositorio es de solo lectura). La extensión sigue funcionando con Ollama y BYO-LLM, pero no recibe más desarrollo del equipo original. Como alternativa open-source con mantenimiento activo, Cline es el reemplazo recomendado — ofrece el mismo modelo BYOK, funciona en VS Code y JetBrains, y añade edición agéntica de archivos. GitHub Copilot Pro cuesta $10/mes con $15/mes en créditos de IA; Cline es gratuito con tu propia clave API.

¿Qué plugin funciona mejor para refactorización multi-archivo?

Cline o Aider. Ambos pueden leer múltiples archivos, entender dependencias y realizar ediciones coordinadas en un codebase. Cline funciona dentro de VS Code (mejor para retroalimentación visual); Aider funciona en la terminal (mejor para integración CI/CD y commits conscientes de git). Para modelos de 30B+ con 24 GB de VRAM, Cline con Qwen3-Coder 32B maneja refactorizaciones complejas de forma fiable.

¿Tabby funciona sin GPU?

Sí — Tabby puede ejecutarse en CPU con modelos pequeños (1–3B). Sin embargo, la latencia de autocompletado en CPU es de 500ms–2s, lo que se siente lento comparado con el objetivo de <200ms para una codificación fluida. Para máquinas solo con CPU, Cline + Ollama con un modelo rápido de 1B o 3B ofrece mejor control de latencia.

¿Puedo usar estos plugins con LM Studio en lugar de Ollama?

Sí. LM Studio expone una API compatible con OpenAI en el puerto 1234 por defecto. Define el proveedor de tu plugin como "openai" con la URL base http://localhost:1234/v1 y usa cualquier nombre de modelo de tu biblioteca de LM Studio. Cline, Continue y Aider soportan todos esta configuración. Ten en cuenta que esto es distinto del propio sistema de plugins de LM Studio (ver la sección de Plugins de LM Studio arriba) — ese sistema sirve para extender LM Studio mismo, no para conectar un IDE externo a él.

¿Qué IDEs de JetBrains soportan plugins de LLM local?

Cline y Continue ofrecen plugins de JetBrains que funcionan en toda la familia JetBrains: IntelliJ IDEA, PyCharm, PhpStorm, WebStorm, GoLand y Rider. Instálalos desde el JetBrains Marketplace (no el VS Code Marketplace) y configura los mismos ajustes de proveedor Ollama/LM Studio que en la versión de VS Code. Tabby también tiene soporte para JetBrains solo para autocompletado.

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