DeepSeek 接入 Claude Code：从踩 CCR 坑到发现“协议才是本体”

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这篇文章想讲一件很具体、也很日常的小事：

作为一个想薅 AI 羊毛、又想少踩坑的普通开发者，我是怎么从「迷信 CCR 这种万能适配器」，一路绕弯路，最后回到一个更本质的答案：协议才是本体，并把 Qwen/DeepSeek 稳稳接到了 Claude Code 里。

不会有太多代码，因为代码可以随时让 AI 再帮我写一遍；
我更想讲的是：一个新手，是怎么从 0 折腾到 1 的。

一、为什么我非要折腾「Claude Code + 国产模型」

故事要从「薅羊毛变难了」说起。

最开始，我是用 Cursor、Augment 这一类工具，配合各种「域名号池」的骚操作，勉强薅到一些算力。但随着各家风控收紧，这条路越来越难走：

• 要么需要更多维护成本；
• 要么就是今天能用、明天突然失效。

那段时间我在想：

与其天天琢磨怎么薅羊毛，不如直接把主力工具换成一个「体验好、上下文工程做得强」的产品。

于是 Claude Code 显然成了最顺眼的那个。

Claude Code 是 Anthropic 在 2025 年 5 月正式发布的一款全新 AI 编码工具，一上线就成了 AI Coding 领域的现象级产品（它的上下文工程做的非常好！）

但是，用了你就会发现：它有一个非常明显的硬伤——

• 默认选择调用 Anthropic 自家的 Claude 模型（那我还怎么薅羊毛...）
• 想办法去注册难就算了，而且anthropic封号率极高

原因其实很简单：

• Claude Code 说的是 Anthropic API 协议；
• 而很多国内外平台说的是 OpenAI 风格协议；
• 这两套在参数结构、请求路径上都不一样，根本不兼容。

你要是想系统对比 Anthropic 家和 OpenAI 家的 API 区别，可以看这篇总结：

A 家和 O 家的格式区别参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1933112792816292424

那问题就来了：

• 我既想用 Claude Code 这套开发体验；
• 又想用 Qwen、DeepSeek 这些在国内体验不错、还提供免费额度的模型。

当我看到魔搭社区提供了 Qwen 和 DeepSeek 的最新模型免费 API（每天 2000 次），那一刻的想法其实很简单：

如果我能把「魔搭的免费 Qwen/DeepSeek」接入到 Claude Code 里，那就太完美了。

只是，我一开始选的路径，有点走远了。

二、第一条路：被 CCR「万能适配器」忽悠的那些日子

当时我看到一个开源项目：CCR。

它打出来的卖点大概是这样的：

让任意模型都能嵌入到 Claude Code。

对一个只是想「赶紧上手用」的开发者来说，这简直是天籁之音：

太好了，有人帮我把各种 API 格式的坑都填了，我只要学会怎么用 CCR 就行了。

于是我干了什么？

1. 先把学习成本付出去再说

我开始认真啃 CCR 的文档，理解它大致是怎么干事的：

• 安装 CCR；
• 配置路由；
• 在 CCR 里把国产模型的地址和 Key 配进去；
• 再让 Claude Code 指向 CCR。

别看这里只是几行字，当时花的时间其实不少：

• 有些参数名一眼看不懂，还得翻 Issues；
• 某些版本的说明和代码又对不上；
• 新手基本处于「边查边试边踩坑」的状态。

那时候我的心态是：

没关系，开源项目嘛，多花点时间理解也是应该的。

2. 好不容易跑起来，却被一次更新打回原形

在反复折腾之后，我终于让 CCR 和 Claude Code 跑起来了。

然而没多久，项目更新了。

更新之后，之前好不容易调通的配置——直接失效了。

• Claude Code 连不上 CCR；
• 或者请求过去就报错；
• 日志一堆 warning 和 error，看得人心烦。

那一刻的心情大概是：

我到底是在用 Claude 写代码，还是在给 CCR 打工做测试？

3. 论坛玄学自救：coding 居然靠成功率？

接下来就是典型的「开源项目自救流程」：

• 上论坛、刷 Issue、看评论区；
• 各种「邪修方案」纷纷出现：
  • 有人说改某个ccr的服务器端口就好；
  • 有人说锁定某个ccr旧版本最稳；
  • 还有人丢一段脚本截图，说「你先这样跑一下再试试」。

现实情况是：

• 有时候照做真的能成功；
• 但下一次就又挂了；
• 成功率完全看运气。

我这……coding 还需要看概率？

那几天的体验给了我一个很强的直觉：

• 一个要天天依赖的开发工具，如果只能「看脸成功」，那它就不适合做生产力的底座。

下面这张图，大概就是当时在论坛各种翻找解决方案时的场景：

三、停下来想一想：我到底卡在哪？

在玄学尝试了一圈、成功率始终不稳定之后，我终于不再继续「评论区指哪儿我试哪儿」，而是决定停下来问自己三个问题：

这时候我慢慢意识到：

• Claude Code 出厂只认识 Anthropic 自己那一套 API 协议；
• 很多平台（包括不少国产云）提供的是 OpenAI 风格协议；
• CCR、本质上就是一个「翻译器」，负责在这两种协议之间做转换。

翻译器本身会带来什么？

• 它也有版本；
• 它也会有 bug；
• 它也需要维护和测试。

于是问题变成：

我是真的需要这么一个「万能翻译器」，还是其实只需要找一个「本来就说同一种话」的平台？

这个视角一旦转过来，后面的路就开始变得清晰了。

四、惊喜发现：魔搭居然原生支持 Anthropic 协议

后来有一天，我在魔搭社区看模型接口文档的时候，突然看到这样一行说明——大意是：

某些模型接口，已经支持 Anthropic 格式。

当时的感觉只有一句：

我这……走了半天弯路，结果答案在文档里一直写着。

魔搭提供的 Qwen/DeepSeek 模型，本身就可以用 Anthropic 协议 调用。

这意味着什么？

• 我不需要 CCR 这种中间件了；
• 不需要在 OpenAI ↔ Anthropic 之间来回翻译；
• 只要让 Claude Code 以为它在和 Anthropic 官方对话，实际上请求发到了魔搭就行。

也就是说，只要做到两件事：

1. 把 Claude Code 指向魔搭的 Anthropics 兼容 API 地址；
2. 告诉它应该用哪个模型（例如 Qwen/DeepSeek）。

下面这张图，就是当时我在魔搭页面上看到「支持 Anthropic 接口格式」时的大概样子：

实际上DeepSeek官方也推出了一个满足Claude Code的接口格式，

看到这里，我心里的思路瞬间变成：

与其在各种中间件上赌运气，不如直接找一个官方就讲 Anthropic 语言的平台。

接下来就是「从 0 到 1 的配置过程」了。

五、真正实用的部分：我从 0 配好 Claude Code + 魔搭 API 的完整步骤

下面这部分是你可以直接照抄的教程部分：

• 先临时试跑：确认思路没问题；
• 再做永久配置：免得每次重启终端都得重配；
• 最后用一个 .claude/settings.json 帮你把配置收拢在一处。

5.1 准备工作：先在魔搭拿到 API Key

这一步很简单，官方文档也写得很清楚，这里只说关键点：

1. 注册/登录魔搭平台；
2. 进入「API Key」或「访问令牌」页面；
3. 生成一个新的 Key，并妥善保存。

注意：

• 这类 Key 只在你自己的本地配置中使用；

魔搭现在给的免费额度，大致是每天 2000 次调用，对我这种折腾+日常小规模使用的人来说已经够用。

5.2 在 PowerShell 里用一次性环境变量先跑通

在动系统级配置之前，我的习惯是：

先在当前终端用「一次性环境变量」跑通一遍，确认链路没问题再说。

在 Windows PowerShell 里，可以用这样的形式设置环境变量（注意：这些是一次性的，只在当前窗口有效）：

$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api-inference.modelscope.cn"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "你的魔搭 API Key"
$env:ANTHROPIC_MODEL = "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"

这里有三个关键点：

1. ANTHROPIC_BASE_URL：

• 指向魔搭的 Anthropics 兼容推理接口，比如：
• https://api-inference.modelscope.cn

2. ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：

• 就是你刚刚从魔搭页面拿到的 API Key；

3. ANTHROPIC_MODEL：

• 告诉服务器你要用哪个模型，例如：
• Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct

设置完这三个环境变量之后，在同一个 PowerShell 窗口里，直接启动 Claude Code CLI：

claude

进入对话界面后，我做的第一件事不是写代码，而是问它：

你是什么模型？

这一次，Claude 工具就会带着你配置好的 Qwen 模型名称去请求魔搭服务器，服务端能正确识别并返回信息。

成功时大概长这样：

那一刻的感觉有点像校招拿到第一封 offer：

哦，原来这个思路是真的通了。

后面我又实际跑了一下补全，确认在 Claude Code 里用 Qwen 模型写代码是没问题的：

5.3 把一次性配置变成永久配置：Windows 系统环境变量

上面那种 $env:... 的方式，有一个典型的坑：

只在当前终端窗口有效。关掉窗口，一切归零。

如果你每次开一个新终端都要重新打一遍这三行命令，很快就会崩溃。

所以更实用的做法，是通过 Windows 系统环境变量，把这三项配置成用户级环境变量。

步骤如下：

1. 打开环境变量窗口

• 按 Win 键，在开始菜单中直接输入「环境变量」；
• 点击搜索结果里的「编辑系统环境变量」。

2. 进入环境变量设置

• 在弹出的「系统属性」窗口中，点击右下角的「环境变量…」。

3. 新建用户变量

• 在窗口上半部分「XXX 的用户变量」区域，点击「新建…」。

• 重复三次，新建以下三个变量：

• 变量 1：

  • 变量名：ANTHROPIC_BASE_URL
  • 变量值：https://api-inference.modelscope.cn

• 变量 2：

  • 变量名：ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
  • 变量值：你的魔搭 API Key

• 变量 3：

  • 变量名：ANTHROPIC_MODEL
  • 变量值：Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct

4. 保存并重启终端

• 创建完三个变量后，一路点击「确定」关闭所有窗口；
• 非常重要的一步：关闭所有已打开的终端窗口，然后重新打开一个新的终端。

只有在新开的终端里，这些环境变量才会真正生效。

整个过程大概会看到这样的界面：

做完这些之后，以后你只要：

claude

就可以直接在任何终端里调用到魔搭上的 Qwen/DeepSeek，而不需要重复配置。

5.4 进阶一点：用 .claude/settings.json 固化项目级配置

系统环境变量解决的是「这台机器上所有终端都能用」的问题。

但如果你像我一样：

• 偶尔会在其他机器上也用 Claude Code；
• 或者希望有一个地方集中记录「和 Claude 相关的所有配置」；

那再加一层配置会更安心：.claude/settings.json。

步骤：

1. 找到当前用户的 .claude 目录

• 在 Windows 下，一般是：C:\Users\%username%\.claude
• 可以用 CMD 或资源管理器进入。

2. 创建或编辑 settings.json

• 使用 VS Code 或记事本打开/创建这个文件，填入类似这样的内容（示例值请替换成你自己的真实配置）：

{
  "env": {
   "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api-inference.modelscope.cn",
   "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-api-key",
   "ANTHROPIC_MODEL": "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"
  }
}

这一步的好处是：

• 就算你在某台机器上不方便配系统环境变量；
• 只要有这个 .claude/settings.json 文件，Claude Code 也能读到这些配置。

大概长这样：

最后，切回到你的项目目录下，再次启动 Claude：

claude

就可以顺畅地继续用 Qwen/DeepSeek 模型写代码了：

六、回头看：这次折腾给我的三个反思

写完这些，我回头看了一眼这整个从 0 到 1 的过程，最有感的其实是三件事：

1. 别一上来就迷信「万能中间件」

一开始我特别迷信 CCR：

• 它看起来能统一所有模型；
• 能帮我搞定各种奇怪的 API 差异。

结果现实是：

• 我 80% 的时间都花在「如何喂饱 CCR」上；
• 每次它更新，我都得跟着重配、重查问题。

对一个只是想「赶紧写代码」的人来说，这显然是跑偏了。

2. 协议才是本体，工具只是壳

真正解锁 Claude Code 的钥匙，不是 CCR，也不是某个具体脚本，而是：

有没有一个平台，本身就支持 Anthropic 协议。

当我发现魔搭的 Qwen/DeepSeek 模型可以用 Anthropic 格式调用时，整件事一下子变得简单：

• 不需要中间代理；
• 不怕中间件版本乱飞；
• Claude Code 只需要「以为」自己在和 Anthropic 官方聊天就行了。

工具可以换很多代，UI 也可以不停更新，但协议选对了，你就不会被某一个中间层绑死。

3. 新手从 0 到 1 的关键，是敢停下来问一句「我到底在干嘛」

在最混乱的那时候，我其实就是：

• 论坛说啥我就试啥；
• 某个评论说改这个参数，我就改；
• 成功一次就暗爽，失败一次就继续玄学微调。

真正让事情回到正轨的，是那一刻我停下来问自己：

我到底想解决什么问题？

是用上 CCR，还是用上 Qwen/DeepSeek？

当我把这两个问题拆开之后，答案就变得很清晰：

• 用上哪种中间件，是「手段」；
• 能稳定用上自己想要的模型，才是「目的」。

七、给后来者的一点小建议

最后，用几条很实际的小建议收个尾：

• 想在 Claude Code 里用第三方模型，先看对方支不支持 Anthropic 协议，再考虑各种中间件。
• 能少用一个中间件，就少用一个中间件，特别是那种还在快速迭代、测试不太完善的项目。
• 真遇到搞不定的错误，多从「协议兼容性」和「官方文档」找原因，而不是只在评论区赌运气。
• 论坛和评论区当然有价值，但更大的价值有时候只是：
  • 让你知道不是你一个人踩坑，
  • 而不是让你把全部希望压在某条玄学指令上。

如果你也正好在折腾「Claude Code + 国产模型」，希望这篇从 0 到 1 的踩坑记录，能帮你少踩几次我已经踩过的坑。