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🤖 Deep Claude Code

通过你自己的 Anthropic 兼容代理，使用 Claude Code CLI、VS Code、JetBrains ACP 或聊天机器人。

License: MIT Python 3.14 uv Tested with Pytest Type checking: Ty Code style: Ruff Logging: Loguru

Deep Claude Code 把 Claude Code 的 Anthropic Messages API 流量路由到 DeepSeek 优先，同时支持 NVIDIA NIM、Kimi、Wafer、OpenRouter、LM Studio、llama.cpp、Ollama、OpenCode Zen、9routor 和 oMLX。默认面向 DeepSeek V4 设计，零配置启动。

Deep Claude Code

快速开始 · 服务商 · 客户端 · 配置参考 · 开发

Deep Claude Code 实际效果

你能得到什么

  • Claude Code 的 Anthropic API 调用即插即用代理
  • 十个服务商后端：DeepSeek、NVIDIA NIM、Kimi、Wafer、OpenRouter、LM Studio、llama.cpp、Ollama、OpenCode Zen 和 9routor
  • 支持 9routor 本地路由代理，便于在受限网络下连通多家上游
  • 按模型分级路由：Opus、Sonnet、Haiku 与回退流量可分别走不同服务商
  • 通过代理的 /v1/models 端点原生支持 Claude Code 的 /model 选择器（Claude Code 需开启 Gateway 模型发现；见 模型选择器）
  • 流式传输、工具调用、思考/推理块处理，本地请求优化
  • 可选的 Discord 或 Telegram 机器人包装，用于远程编码会话
  • 通过 VSCode 扩展可选用量统计
  • 通过本地 Whisper 或 NVIDIA NIM 提供可选语音转写
  • 本地 管理后台位于 /admin，编辑代理设置、校验改动、检测服务商（仅限回环访问）

工作原理

Deep Claude Code 工作原理

关键组件：

  • FastAPI 暴露 Anthropic 兼容路由，包括 /v1/messages、/v1/messages/count_tokens、/v1/models
  • 模型路由把 Claude 模型名解析为 MODEL_OPUS、MODEL_SONNET、MODEL_HAIKU 或 MODEL
  • NIM、OpenCode Zen 使用 OpenAI 风格 chat 流式，再转换为 Anthropic SSE
  • Wafer、OpenRouter、DeepSeek、LM Studio、llama.cpp 和 Ollama 使用 Anthropic Messages 风格的传输
  • 代理把 thinking 块、工具调用、token 用量元数据和服务商错误统一为 Claude Code 期望的形态
  • 请求优化在本地直接回复 Claude Code 的琐碎探测请求，节省延迟和配额

快速开始

1. 安装最新版 Claude Code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

2. 安装运行时

安装最新版 uv 和 Python 3.14。

macOS/Linux：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv self update
uv python install 3.14

Windows PowerShell：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
uv self update
uv python install 3.14

3. 获取 DeepSeek API Key

在 platform.deepseek.com/api_keys 获取免费或付费 API key。

充几美元即可；DeepSeek 价格非常低廉。

4. 一键安装

uv tool install --force git+https://github.com/jasonet/deep-claude.git

使用同一条命令即可更新到最新版本。

5. 启动代理

dc-server

启动后浏览器自动打开管理后台，粘贴你的 DeepSeek Key：

Server URL: http://127.0.0.1:8082
Admin UI:   http://127.0.0.1:8082/admin

6. 粘贴你的 DeepSeek API Key

打开 管理后台（http://127.0.0.1:8082/admin）。

把 key 粘贴到 DeepSeek API Key，依次点 Validate → Apply。

7. 启动 Claude Code

dcc
# 或
dc-claude

两条命令都会通过本地代理启动 Claude Code。在你的项目目录中运行它们。

选一个服务商

挑一个服务商，在管理后台填它的 key 或本地 URL，把 MODEL 设置成带服务商前缀的模型 slug。MODEL 是回退值。MODEL_OPUS、MODEL_SONNET、MODEL_HAIKU 可以覆盖 Claude Code 各个模型层级的路由。

1. NVIDIA NIM

在 build.nvidia.com/settings/api-keys 获取 key。

在管理后台填到 NVIDIA_NIM_API_KEY。默认 MODEL 是 nvidia_nim/z-ai/glm4.7。

在 build.nvidia.com 浏览模型。

2. Kimi

在 platform.moonshot.ai/console/api-keys 获取 key。

在管理后台填到 KIMI_API_KEY，然后把 MODEL 设置成 Kimi slug，例如 kimi/kimi-k2.5。

在 platform.moonshot.ai 浏览模型。

3. Wafer

在 wafer.ai 获取 key。在管理后台填到 WAFER_API_KEY，然后把 MODEL 设置成 Wafer Pass 模型，例如 wafer/DeepSeek-V4-Pro。

常见示例：

  • wafer/DeepSeek-V4-Pro
  • wafer/MiniMax-M2.7
  • wafer/Qwen3.5-397B-A17B
  • wafer/GLM-5.1

该服务商使用 Wafer 的 Anthropic 兼容端点 https://pass.wafer.ai/v1/messages。

4. OpenRouter

在 openrouter.ai/keys 获取 key。

在管理后台填到 OPENROUTER_API_KEY，然后把 MODEL 设置成 OpenRouter slug，例如 open_router/stepfun/step-3.5-flash:free。

浏览全部模型或免费模型。

5. DeepSeek

在 platform.deepseek.com/api_keys 获取 key。

在管理后台填到 DEEPSEEK_API_KEY，然后把 MODEL 设置成 DeepSeek slug，例如 deepseek/deepseek-chat。

该服务商使用 DeepSeek 的 Anthropic 兼容端点，不是 OpenAI 风格的 chat-completions 端点。

6. LM Studio

启动 LM Studio 的本地服务器并加载一个模型。在管理后台保留或更新 LM_STUDIO_BASE_URL，然后把 MODEL 设置成 LM Studio 显示的模型标识，加 lmstudio/ 前缀。

工具调用相关的工作流推荐使用支持工具的模型。

7. llama.cpp

启动 llama-server，提供 Anthropic 兼容的 /v1/messages 端点，并预留足够的上下文供 Claude Code 请求使用。

在管理后台保留或更新 LLAMACPP_BASE_URL，然后把 MODEL 设置成本地模型 slug，加 llamacpp/ 前缀。

本地编码模型的上下文长度很重要。若 llama.cpp 对正常的 Claude Code 请求返回 HTTP 400，请增大 --ctx-size 并确认所选模型/服务端编译版本支持所需功能。

8. Ollama

运行 Ollama 并拉一个模型：

ollama pull llama3.1
ollama serve

在管理后台保留或更新 OLLAMA_BASE_URL，把 MODEL 设置成 ollama list 显示的同样 tag，加 ollama/ 前缀。

OLLAMA_BASE_URL 是 Ollama 服务器根地址，不要追加 /v1。模型 slug 示例：ollama/llama3.1 和 ollama/llama3.1:8b。

9. OpenCode Zen

在 opencode.ai/auth 获取 API key。

在管理后台填到 OPENCODE_API_KEY，然后把 MODEL 设置成 OpenCode Zen 模型 slug，例如 opencode/gpt-5.3-codex。

OpenCode Zen 是一个精选的模型网关，通过单一 API key 和 OpenAI 兼容端点 https://opencode.ai/zen/v1 提供来自 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek 等多家厂商的模型。

在 opencode.ai 浏览可用模型。

10. 按模型层级混搭服务商

通过在管理后台分别设置 MODEL_OPUS、MODEL_SONNET、MODEL_HAIKU，每个模型层级可以使用不同服务商。某一层留空则继承 MODEL。

举例：Opus 路由到 nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2.5，Sonnet 走 open_router/deepseek/deepseek-r1-0528:free，Haiku 走 lmstudio/unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF，回退 MODEL 保持 opencode/gpt-5.3-codex。

接入 Claude Code

1. Claude Code CLI

终端使用推荐已安装的启动器：

dcc 或 dc-claude

工作时保持 dc-server 运行。管理后台负责管理代理配置、在运行时设置变更时重启服务，dc-claude 每次启动都会读取管理后台维护的端口和 auth token。

2. VS Code 扩展

打开设置，搜索 claude-code.environmentVariables，选择 Edit in settings.json，添加：

"claudeCode.environmentVariables": [
  { "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "http://localhost:8082" },
  { "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "dc-auth" },
  { "name": "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY", "value": "1" }
]

重新加载扩展。如果扩展显示登录页面，选择一次 Anthropic Console 路径即可；环境变量生效后，本地代理仍然会接管模型流量。

3. JetBrains ACP

编辑已安装的 Claude ACP 配置：

  • Windows：C:\Users\%USERNAME%\AppData\Roaming\JetBrains\acp-agents\installed.json
  • Linux/macOS：~/.jetbrains/acp.json

为 acp.registry.claude-acp 设置 env：

"env": {
  "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8082",
  "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "dc-auth",
  "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1"
}

改完之后重启 IDE。

4. 模型选择器

Claude Code 显示 gateway 模型的选择器

可选集成

1. Discord 和 Telegram 机器人

机器人包装在远程运行 Claude Code 会话，流式推送进度，支持按回复分支的会话，并能停止或清空任务。

Discord 最小配置：

MESSAGING_PLATFORM="discord"
DISCORD_BOT_TOKEN="your-discord-bot-token"
ALLOWED_DISCORD_CHANNELS="123456789"
CLAUDE_WORKSPACE="./agent_workspace"
ALLOWED_DIR="C:/Users/yourname/projects"

在 Discord 开发者门户创建机器人，启用 Message Content Intent，并以读/发/查历史权限邀请它进群。

Telegram 最小配置：

MESSAGING_PLATFORM="telegram"
TELEGRAM_BOT_TOKEN="123456789:ABC..."
ALLOWED_TELEGRAM_USER_ID="your-user-id"
CLAUDE_WORKSPACE="./agent_workspace"
ALLOWED_DIR="C:/Users/yourname/projects"

去 @BotFather 拿 token，去 @userinfobot 查你的用户 ID。

常用命令：

  • /stop 取消任务；回复某条任务消息只停那个分支
  • /clear 重置会话；回复消息只清那个分支
  • /stats 查看会话状态

2. 语音笔记

语音笔记在 Discord 和 Telegram 上都可用。选一个后端：

uv sync --extra voice_local
uv sync --extra voice
uv sync --extra voice --extra voice_local
VOICE_NOTE_ENABLED=true
WHISPER_DEVICE="cpu"          # cpu | cuda | nvidia_nim
WHISPER_MODEL="base"
HF_TOKEN=""

WHISPER_DEVICE="nvidia_nim" 配合 voice extra 和 NVIDIA_NIM_API_KEY 即可使用 NVIDIA 托管转写。

配置参考

.env.example 是变量的权威清单。下面列出大多数用户最常改的几节。

1. 手动 .env 配置（无 UI）

仅在你偏好文件配置或运行无头模式时使用。首次配置建议优先用管理后台。

cp .env.example .env

NVIDIA NIM 示例：

NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-your-key"
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="dc-auth"

配置优先级：仓库 .env，然后 ~/.config/deep-claude/.env，最后是 DCC_ENV_FILE（如已设置）。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 可以是任意本地 secret；把同一个值传给 Claude Code。

2. 模型路由

MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"
MODEL_OPUS=
MODEL_SONNET=
MODEL_HAIKU=
ENABLE_MODEL_THINKING=true
ENABLE_OPUS_THINKING=
ENABLE_SONNET_THINKING=
ENABLE_HAIKU_THINKING=

分层级值留空则继承回退值。思考覆盖留空则继承 ENABLE_MODEL_THINKING。

3. 服务商 Key 和 URL

NVIDIA_NIM_API_KEY=""
OPENROUTER_API_KEY=""
DEEPSEEK_API_KEY=""
WAFER_API_KEY=""
OPENCODE_API_KEY=""
LM_STUDIO_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"
LLAMACPP_BASE_URL="http://localhost:8080/v1"
OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"

每个服务商独立代理设置：

NVIDIA_NIM_PROXY=""
OPENROUTER_PROXY=""
LMSTUDIO_PROXY=""
LLAMACPP_PROXY=""
WAFER_PROXY=""
OPENCODE_PROXY=""

4. 限流和超时

PROVIDER_RATE_LIMIT=1
PROVIDER_RATE_WINDOW=3
PROVIDER_MAX_CONCURRENCY=5
HTTP_READ_TIMEOUT=120
HTTP_WRITE_TIMEOUT=10
HTTP_CONNECT_TIMEOUT=10

免费托管服务商建议把限制调低；本地服务商在机器性能足够时可以提升并发。

5. 安全和诊断

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=
LOG_RAW_API_PAYLOADS=false
LOG_RAW_SSE_EVENTS=false
LOG_API_ERROR_TRACEBACKS=false
LOG_RAW_MESSAGING_CONTENT=false
LOG_RAW_CLI_DIAGNOSTICS=false
LOG_MESSAGING_ERROR_DETAILS=false

原始日志开关可能暴露 prompt、工具参数、路径以及模型输出。仅在本地调试时打开。

结构化 TRACE 行带 "trace": true、stage、event、source 等字段，并附带跟踪 Claude Code 流程所需的会话上下文。看起来像凭据的字典键（例如嵌套在结构化负载里的 api_key / authorization 值）会被脱敏；但你输入到 prompt 里的任意自然语言文本仍可能原样出现。

6. 本地 Web 工具

ENABLE_WEB_SERVER_TOOLS=true
WEB_FETCH_ALLOWED_SCHEMES=http,https
WEB_FETCH_ALLOW_PRIVATE_NETWORKS=false

这些工具会从代理发出对外 HTTP 请求。除非你在受控的实验环境，否则别打开私有网络访问。

开发

1. 项目结构

deep-claude/
├── server.py              # ASGI 入口
├── api/                   # FastAPI 路由、服务层、路由表、优化
├── core/                  # 共享 Anthropic 协议辅助和 SSE 工具
├── providers/             # 服务商传输、注册表、限流
├── messaging/             # Discord/Telegram 适配、会话、语音
├── cli/                   # 包入口和 Claude 进程管理
├── config/                # 设置、服务商目录、日志
└── tests/                 # 单元和契约测试

2. 从源代码运行

如果你在做开发或想直接从 checkout 运行：

git clone https://github.com/jasonet/deep-claude.git
cd deep-claude
uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082

3. 命令

uv run ruff format
uv run ruff check
uv run ty check
uv run pytest

推送前依次跑这几条。CI 会强制同样的检查。

4. 包脚本

pyproject.toml 安装：

  • dc-server：用配置的 host 和 port 启动代理
  • dc-init：可选的文件配置骨架到 ~/.config/deep-claude/.env
  • dcc：用配置的本地代理 URL 启动 Claude Code（DeepSeek 优先）
  • dc-claude：等同于 dcc；通过代理启动 Claude Code
  • deep-claude：dc-server 的兼容别名

5. 扩展

  • 添加 OpenAI 兼容的服务商时，继承 OpenAIChatTransport
  • 添加 Anthropic Messages 服务商时，继承 AnthropicMessagesTransport
  • 在 config.provider_catalog 注册服务商元数据，在 providers.registry 接好工厂
  • 添加消息平台时，在 messaging/ 实现 MessagingPlatform 接口

DeepSeek 相关开源工具推荐

下面这些开源项目与本仓库属于同一生态，可与 DeepSeek / Claude Code 搭配使用。点击名称跳转到对应 GitHub 仓库。

项目 用途
Claude Code Haha 为 Claude Code 提供可插拔的增强能力与实用工具
DeepSeek-TUI DeepSeek API 终端界面客户端
claude-desktop-deepseek 使用 DeepSeek 后端的 Claude Desktop
deepclaude DeepSeek + Claude 双模型代理
Ghostty 快速、功能丰富的终端模拟器
cmux Claude Code 会话管理器
yazi 极速终端文件管理器

上述清单同步显示在管理后台的「工具推荐」区块。

许可

MIT License。详见 LICENSE。

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Easy to use deepseek v4 of free claude-code in the terminal, 9router, oMLX, LM etc.

www.linkedin.com/in/ydtang

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