【Claude_Code_CLI安装】代理配置-本地模型-插件生态

1 前言

最近在使用Claude Code (简称 cc )帮助我进行日常学习、项目开发，本文记录下 Claude Code CLI 的安装、DeepSeek 模型配置、llama.cpp 本地模型内网穿透后进行公网连接的操作，最后简单提及下 skill、plugin 等功能的安装，后续也会更新下 cc 的一些进阶操作。

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2 安装

先安装 Git 与 Node.js。

# 国内用户（winget 源）
winget install Anthropic.ClaudeCode

# 官方渠道（npm 全局安装）
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装完成后，在终端输入 claude 即可启动。

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3 cc switch 多模型配置切换

下载：CC Switch

cc switch 用于在多个模型配置之间快速切换，并对齐模型所需格式。

4 配置 DeepSeek 兼容端点

Claude Code 默认走 Anthropic 官方 API，但也可以通过自定义端点接入 DeepSeek 等兼容模型，降低成本。

4.1 获取 API Key

前往 DeepSeek 开放平台 申请 API Key，然后在 Claude Code 中配置。

4.2 配置自定义端点

使用 cc switch 创建一套新配置，填入 DeepSeek 的 API 地址和 Key 即可。

注意：DeepSeek 兼容的是 OpenAI API 格式，Claude Code 内部已做适配，直接使用社区提供的端点地址即可。

点击获取模型列表，再点击一键设置即可记得勾选1M，表示可以使用1百万token上下文，当然前提是你的模型支持(比如deepseek)

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5 接入本地模型（llama.cpp）

llama.cpp 默认提供的是 OpenAI 兼容 API，而 Claude Code 走的是 Anthropic 协议。直接在 settings.json 里填 llama.cpp 的地址是不行的，需要配合 cc switch 的自定义端点功能来桥接。

5.1 内网穿透（ngrok）

使用 ngrok 进行内网穿透，下载客户端即可使用

如果 llama.cpp 跑在本地，想让外网也能访问（比如在另一台机器上用 Claude Code），可以用 ngrok 做内网穿透，把本地端口暴露到公网：

ngrok http 8080

5.2 在 Claude Code 中连接 llama.cpp

配置步骤如下：

1. 如果 llama.cpp 没有配置 API Key，cc switch 处的 API Key 可以随意填写，不会校验。

2. 输入请求地址后，点击管理与测速，测试是否连通。

3. 点击高级选项展开。

4. 点击获取模型列表（上方弹窗会显示获取到的模型数量）。

5. 在模型下拉列表中选择你的模型。

6. 点击一键设置。

7. 保存配置。

注意：请保持 API 格式与认证字段不变，不要随意修改。

配置完成后，在任意文件夹打开终端输入 claude，测试是否正常启用。

5.3 切换模型

在 cc switch 界面中，你可以随时在不同配置之间切换——远程大模型干活，本地小模型摸鱼，灵活选择。

5.4 缺点

存在这样一种情景，我需要同时使用多家大模型，但是ccswitch只能选择启用一个供应商。

而且由于目前deepseek v4仅为文本推理llm，不具备图片理解能力，导致我必须额外配置一个具有视觉的大模型，此时我就必须使用python自己写一个网关脚本，用于对齐agent要求的格式并连接上我视觉模型，当然我们可以将其配置成全局skill，当需要视觉理解时进行调用。

5.5 CC switch实际修改配置

cc switch实际就是建立网关，将baseurl改成自己的端口，再填写供应商的api调用地址和映射模型进行模型调用

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6 Skill、Plugin、Agent 扩展

Claude Code 的真正威力在于可扩展生态。通过插件市场，你可以安装社区提供的 Skill、Plugin 和 Agent，极大扩展能力边界。

6.1 添加市场

首先添加 Anthropic 官方市场：

/plugin marketplace add anthropics/skills

市场地址：https://github.com/anthropics/skills

6.2 浏览与安装

添加市场后，输入 /plugin 即可浏览所有可用插件。按需安装，最后执行一次插件重载/reload-plugin即可生效。

安装完成后，右下角状态栏会显示各服务的可用状态。如果某个 MCP 服务启动失败或需要官方验证，也会有相应提示，方便排查。

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7 小结

场景	方案
安装使用	官方地址 或winget安装
模型接入	DeepSeek + cc switch
本地模型	llama.cpp 本地模型 + cc switch
扩展能力	Marketplace 安装 Skill / Plugin

折腾一圈下来，Claude Code CLI 就配置好了—— 一套工具，多种后端模型，按需切换。希望这篇笔记能帮你少走弯路。