Principais conclusões
- Continue.dev foi adquirido pela Cursor (junho de 2026) — a v2.0.0 é a versão final, repositório somente leitura; ainda roda com Ollama, mas sem manutenção
- Cline é agora a melhor alternativa gratuita (BYOK) mantida ativamente: VS Code + JetBrains, edição agêntica de arquivos, ferramentas MCP, mais de 5M de instalações
- Tabby roda seu próprio servidor de inferência (modelos de 1–3B) — menor latência de autocompletar para times
- Aider é a opção terminal-first — com reconhecimento de commits git, reescritas multiarquivo, mais de 44 mil estrelas no GitHub
- Cursor ($20/mês Pro, baseado em créditos) adquiriu tanto o Supermaven quanto o Continue.dev; a SpaceX concordou em adquirir a Cursor por $60 bilhões em junho de 2026
- Todas as ferramentas funcionam com Ollama; apenas o Tabby exige seu próprio servidor backend
Melhores plugins de IDE para LLMs locais — Classificação
📍 Em uma frase
Cline é o melhor plugin de IDE para LLMs locais em 2026 porque suporta o Ollama nativamente, funciona tanto no VS Code quanto no JetBrains e adiciona edição agêntica de arquivos e ferramentas MCP sem nenhuma dependência da nuvem — o Continue, antigo #1, foi adquirido pela Cursor em junho de 2026 e não recebe mais desenvolvimento ativo.
💬 Em termos simples
Um plugin de IDE para LLMs locais conecta seu editor de código (VS Code, IntelliJ) a um modelo executando na sua própria máquina (via Ollama, LM Studio ou llama.cpp). O modelo vê seu código e responde — nenhum código sai do seu computador, sem taxas de API, sem limites de uso.
Configuração rápida: Cline + Ollama no VS Code
A forma mais rápida de começar a programar com LLM local usando a atual escolha #1:
- 1Instale o Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh - 2Baixe um modelo de codificação:
ollama pull qwen2.5-coder:14b(ouqwen3-coder:32bpara tarefas agênticas) - 3No VS Code, instale o Cline pelo marketplace de extensões
- 4Abra a barra lateral do Cline e clique no ícone de engrenagem de configurações
- 5Defina o provedor de API como "Ollama", a URL base como
http://localhost:11434e o Model ID como o modelo baixado - 6Reinicie o VS Code — o ícone do Cline aparece na barra lateral
- 7Digite uma tarefa no painel de chat do Cline — ele consegue ler/escrever arquivos e executar comandos de terminal diretamente
Configuração rápida: Aider + Ollama (terminal)
Para codificação de IA nativa de terminal, com reconhecimento de git — documentação oficial do Aider: aider.chat/docs/llms/ollama.html
- 1Instale o Ollama e baixe um modelo:
ollama pull qwen2.5-coder:32b - 2Instale o Aider:
python -m pip install aider-install && aider-install - 3Defina a base da API do Ollama:
export OLLAMA_API_BASE=http://127.0.0.1:11434 - 4Execute o Aider apontando para seu modelo local:
aider --model ollama/qwen2.5-coder:32b - 5Para a configuração de dois modelos (arquiteto/editor), adicione
--architect-model ollama/qwen2.5-coder:32b --editor-model ollama/qwen2.5-coder:7b - 6O Aider faz commit automático de cada mudança no git — revise com
git logougit diff HEAD~1
Melhores modelos locais por plugin e tarefa
| Plugin | Melhor modelo de codificação (local) | Melhor modelo de chat (local) | VRAM mínima |
|---|---|---|---|
| Cline | Qwen3-Coder 32B Q4 | Qwen3 32B Q4 | 24 GB |
| Continue (legado) | Qwen3-Coder 14B Q8 | Llama 3.3 8B Q4 | 16 GB |
| Tabby | StarCoder2-7B (integrado) | N/A (apenas código) | 8 GB |
| Aider | Qwen3-Coder 14B (editor) | Qwen3-Coder 32B (arquiteto) | 16–24 GB |
| Cursor | DeepSeek-Coder-V2 (via Ollama) | Qwen3 14B | 16 GB |
Melhores plugins do LM Studio (não é o mesmo que plugins de IDE)
Esta é uma pergunta diferente de "qual extensão de IDE se conecta ao LM Studio" (abordada acima). O LM Studio tem seu próprio sistema de plugins desde o fim de 2024: os plugins rodam dentro do próprio LM Studio — como código TypeScript ou Python em um worker isolado (sandbox) — e podem interceptar requisições de inferência, adicionar processadores de prompt, conectar backends de chamada de ferramentas ou adicionar novos painéis de interface. Instale-os no marketplace curado em lmstudio.ai/plugins; cada plugin declara previamente as permissões necessárias (acesso à rede, leitura do sistema de arquivos), e você pode revogá-las depois em Configurações sem desinstalar. Categorias comuns em 2026: plugins de busca na web, pré-processadores de RAG/recuperação de documentos, pré-processadores de OCR, plugins de conjunto de ferramentas agênticas, ferramentas de acesso a shell/arquivos e plugins de memória.
- Plugins de busca na web: permitem que um modelo local no LM Studio traga resultados da web ao vivo para o contexto — útil já que modelos locais não têm acesso nativo à internet.
- Plugins de RAG / documentos: indexam uma pasta local de PDFs ou arquivos de texto e recuperam trechos relevantes automaticamente a cada consulta.
- Plugins de conjunto de ferramentas agênticas: dão ao modelo acesso a shell, leitura/escrita de arquivos ou execução de tarefas multi-etapas diretamente na interface de chat do próprio LM Studio — a mesma categoria de capacidade que o Cline oferece para o VS Code, mas rodando dentro do LM Studio em vez de um editor.
- Plugins de memória: mantêm o contexto entre sessões de chat em vez de começar do zero a cada vez.
O Continue pode substituir completamente o GitHub Copilot para uso local?
A partir de junho de 2026, o Continue foi adquirido pela Cursor e a v2.0.0 é a versão final (o repositório é somente leitura). A extensão continua funcionando com Ollama e BYO-LLM, mas não recebe mais desenvolvimento da equipe original. Para uma alternativa open-source mantida ativamente, o Cline é a substituição recomendada — oferece o mesmo modelo BYOK, funciona no VS Code e no JetBrains e adiciona edição agêntica de arquivos. O GitHub Copilot Pro custa $10/mês com $15/mês em créditos de IA; o Cline é gratuito com sua própria chave de API.
Qual plugin funciona melhor para refatoração multiarquivo?
Cline ou Aider. Ambos conseguem ler vários arquivos, entender dependências e fazer edições coordenadas em um codebase. O Cline funciona dentro do VS Code (melhor para feedback visual); o Aider funciona no terminal (melhor para integração CI/CD e commits com reconhecimento de git). Para modelos de 30B+ com 24 GB de VRAM, o Cline com Qwen3-Coder 32B lida com refatorações complexas de forma confiável.
O Tabby funciona sem GPU?
Sim — o Tabby pode rodar em CPU com modelos pequenos (1–3B). No entanto, a latência de autocompletar em CPU é de 500ms–2s, o que parece lento comparado ao objetivo de <200ms para uma codificação fluida. Para máquinas apenas com CPU, Cline + Ollama com um modelo rápido de 1B ou 3B oferece melhor controle de latência.
Posso usar esses plugins com o LM Studio em vez do Ollama?
Sim. O LM Studio expõe uma API compatível com OpenAI na porta 1234 por padrão. Defina o provedor do seu plugin como "openai" com a URL base http://localhost:1234/v1 e use qualquer nome de modelo da sua biblioteca do LM Studio. Cline, Continue e Aider suportam essa configuração. Note que isso é diferente do sistema de plugins próprio do LM Studio (veja a seção Melhores plugins do LM Studio acima) — aquele serve para estender o próprio LM Studio, não para conectar uma IDE externa a ele.
Quais IDEs JetBrains suportam plugins de LLM local?
Cline e Continue oferecem plugins JetBrains que cobrem toda a família JetBrains: IntelliJ IDEA, PyCharm, PhpStorm, WebStorm, GoLand e Rider. Instale pelo JetBrains Marketplace (não pelo VS Code Marketplace) e configure as mesmas definições de provedor Ollama/LM Studio da versão para VS Code. O Tabby também tem suporte JetBrains apenas para autocompletar.