1. 机关信息科的真实困境校对要 AI数据不能出内网我在机关信息科今年牵头给全科室配 AI 校对工具领导的要求就一句话好用但东西不能出去。这句话翻译成技术语言就是文档正文、批注、修订记录一个字节都不能离开这台机器更不能经过任何外部端点。信创替代推进到办公环节后WPS 已经是全科室的日常套件所以最省推广成本的形态不是再教一套新软件而是把 AI 能力直接装进 WPS 里。问题随之而来市面上的在线校对服务几乎都要把文档传到云端这条路在内网环境里直接堵死。可行的路径只剩一条——本地模型跑在内网服务器上WPS 加载项通过本机回环地址调用网络层面就决定数据出不去。这篇实录给的就是这条路径的完整落地TaoToken 统一 Key 的 config.toml 骨架、Ollama 本地服务地址配置、WPS 侧接入参数以及内网连通性和校对效果的验证动作。适合正在做信创办公改造、被数据不出域卡住的同行参考。2. 前置准备TaoToken 统一 Key 与内网 Ollama 服务先说清楚 TaoToken 在这套方案里的位置。它解决的是多个模型端点、多套 Key 管理混乱的问题内网 Ollama 是一个端点将来可能还有 Xinference 或别的兼容服务如果每个工具各配一套地址和密钥信息科维护起来会非常痛苦。TaoToken 提供统一的 Key 和 OpenAI 兼容入口把模型调用收敛到一处config.toml 里只维护一份配置。你需要先拿到统一 Key。登录控制台后在 API Keys 页面创建建议按科室或按用途分 Key方便后续审计和吊销控制台入口https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewriteAPI Keys 管理https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewriteAPI 基础地址统一用 https://taotoken.net/api不加 UTM 参数OpenAI 兼容协议绝大多数客户端直接填这个地址就能通。内网侧要先把 Ollama 起好。校对这类任务对模型能力要求不算极端7B 到 14B 的量化模型在内网服务器上跑得动中文错别字和标点检查够用。Ollama 默认监听 11434 端口如果加载项和模型不在同一台机器需要让它监听内网网卡# 内网模型服务器上执行允许内网访问 export OLLAMA_HOST0.0.0.0:11434 ollama serve # 拉取一个中文校对够用的模型 ollama pull qwen2.5:7b注意 OLLAMA_HOST 设成 0.0.0.0 只在内网可信网段使用别暴露到不该去的地方。如果加载项和 Ollama 同机保持默认 127.0.0.1 更稳妥。3. 可复制配置config.toml 骨架与 WPS 侧接入参数配置文件是这套方案的核心。下面这份 config.toml 骨架把 TaoToken 统一入口和内网 Ollama 端点都纳进来你可以按实际网段改地址# config.toml —— 内网 AI 校对统一配置骨架 [gateway] # TaoToken 统一入口OpenAI 兼容 base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的统一Key # 默认走哪个模型按需切换 default_model qwen2.5:7b [providers.ollama_local] # 内网 Ollama 服务地址同机用 127.0.0.1 base_url http://127.0.0.1:11434/v1 api_key ollama model qwen2.5:7b # 校对任务温度调低减少自由发挥 temperature 0.2 timeout 120 [providers.ollama_lan] # 模型在另一台内网服务器时用这个 base_url http://192.168.10.20:11434/v1 api_key ollama model qwen2.5:14b temperature 0.2 timeout 180 [proofread] # 校对行为参数 check_typo true check_punctuation true check_numbering true write_back comment # 结果写回批注不改正文WPS 加载项侧的接入参数对应填这几项模型端点填内网 Ollama 的 OpenAI 兼容地址注意要带 /v1模型名和 config.toml 里保持一致校对结果写回方式选批注而不是直接改正文——这一点在机关场景很重要核稿人要看得到修改痕迹不能悄悄改掉。如果加载项通过本机 MCP 服务桥接服务只监听 127.0.0.1 的 62588 端口网络层面就决定了文档数据出不去这台机器。给写材料的科室接 Claude Code 时注册命令如下claude mcp add --transport http local-wps-mcp http://127.0.0.1:62588/mcp注册完智能体就能调用文档工具读正文、写批注、批量替换都在本机完成。长期跑编码或 Agent 类任务的科室可以考虑 Coding Plan 把调用额度集中管理Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite4. 验证请求与成功结果连通性 校对效果两步走配置填完别急着推广先做两步验证。第一步是内网连通性第二步是校对效果。连通性验证用 curl 打本机 MCP 服务的健康检查curl http://127.0.0.1:62588/healthz返回 online 就是服务在线。再验证模型端点是否通curl http://127.0.0.1:11434/v1/models能列出模型列表说明 Ollama 正常。如果走 TaoToken 统一入口验证方式一样curl https://taotoken.net/api/models \ -H Authorization: Bearer sk-你的统一Key校对效果验证建议用一段故意埋错的文本比如把部署写成布署、序号1.2.3跳号、中英文标点混用然后跑一遍校对看批注是否准确命中。实测下来7B 模型对常见错别字和标点问题命中率不错序号检查在拼材料的科室是刚需。想直接对比不同模型效果可以用模型对话页面快速试模型对话https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite验证通过的标准很简单健康检查 online、模型列表能拉到、埋错文本的批注命中预期。三条全绿再进入推广。5. 本篇常见错排查MODEL_NOT_CONFIGURED 与 WPS_AGENT_OFFLINE部署过程里踩过的坑集中在这几个错误码逐个说清楚。MODEL_NOT_CONFIGURED加载项装好了但校对要用的模型端点还没填。这个错误码设计得直白排查不绕弯。检查 config.toml 里 providers 段的 base_url 是否填了内网地址模型名是否和 Ollama 里 pull 下来的一致。填完重启加载项即可。WPS_AGENT_OFFLINE服务在线、健康检查正常校对却报这个错多半是 WPS 没开加载项没连上。养成习惯先开 WPS 再用。如果 WPS 已开还报错检查加载项是否被禁用以及 62588 端口是否被别的进程占用。内外网隔离导致的安装失败安装脚本默认在线拉取内网机器出不去。解法是走离线分发——先在有外网的机器上备齐安装文件和模型包再拷进内网统一安装模型端点提前在内网服务器上起好加载项里只填内网地址。端口冲突62588 被占用时 MCP 服务起不来。用 netstat 查一下占用进程换端口后记得同步改加载项里的地址。错误码常见原因处理动作MODEL_NOT_CONFIGURED模型端点未填或模型名不符检查 config.toml 的 base_url 与 modelWPS_AGENT_OFFLINEWPS 未启动或加载项被禁用先开 WPS检查加载项状态安装脚本拉取失败内网无法访问外网源走离线分发预置安装包服务起不来62588 端口被占用查占用进程换端口并同步配置排障时优先看接入文档里的错误码说明比盲猜快得多接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite6. 推广落地与边界说明工具归工具制度归制度推广阶段的真实反馈值得记一笔。用得最勤的是错别字批注和发布前终检序号检查在拼材料的科室是刚需。培训只安排了半小时加一张打印好的提示词清单贴在工位上各科室再按自己的高频操作做自定义助手把系统提示、输入来源、写回动作、显示位置配好放到右键菜单等于每个科室一个专属按钮。后来版本升级sidecar 改成隐藏启动以前总有同事问那个黑窗口能不能关现在窗口没了服务也稳了——用户感知不到的存在才是好的存在。后续在评估服务版全科室共用一套服务端知识库 RAG 对接桌面版材料检索和校对走同一套内网体系。这一步还在测试没急着上先把单机版用出习惯再谈集中部署顺序不能反。最后是信息科本位的边界说明工具部署在内网解决的是数据不出域这个前提但 AI 输出仍是概率性的错别字有漏报敏感信息筛查有误判材料质量责任还在经办和核稿人涉密文稿的管理流程一寸不让该走的定密程序和人工保密审查一步不省。工具归工具制度归制度——这一年最大的部署心得就这一句。信创这盘棋走到办公环节缺的正是这种原生长在国产办公套件上的小工具而不是又一个要单独培训的大平台。