⚙️ 环境要求项目要求操作系统Windows 10/11 64-bitNode.jsv18cc-switch 依赖网络需能访问 GitHub Releases 下载安装包️ Step 1安装 Claude Desktop渠道地址 镜像下载推荐Releases · Wangnov/claude-app-mirror · GitHub 官方下载Download Claude | Claude by Anthropic⚠️ 官方下载地址在国内被屏蔽建议使用 GitHub 镜像资源。 操作步骤进入镜像 Releases 页面下载最新版本的.exe安装包如Claude-Setup-x.x.x.exe。双击运行安装程序按向导完成安装。安装完成后默认路径为C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Claude\ 提示新版 Claude Desktop 安装包内已自带 Claude Code通常无需单独安装。安装完成后可先跳到 ✅ Step 4 检查是否可用。 Step 2安装 Claude Code按需 下载地址Releases · alonw0/cc-versions · GitHub⚠️ 仅当 Step 4 验证时提示找不到 Claude Code 相关命令时才需要执行此步骤。 操作步骤进入上述 Releases 页面下载与你 Claude Desktop 版本匹配的 Claude Code 包通常为.zip或.tar.gz。解压下载的文件。将解压后的内容复制到以下目录对应版本文件夹下C:\Users\用户名\AppData\Local\Claude-3p\claude-code\版本号\如果目录不存在手动创建即可。复制完成后重启 Claude Desktop。 Step 3安装 cc-switch 并配置第三方模型资源地址 仓库地址GitHub - farion1231/cc-switch: A cross-platform desktop All-in-One assistant for Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw, Gemini CLI Hermes Agent. Only official website: ccswitch.io · GitHub Releases 下载Releases · farion1231/cc-switch · GitHub 推荐 API 提供商Auto-Code - 智能接口网关3.1 获取 API Key访问 Auto-Code - 智能接口网关注册/登录账号。购买一张定量卡按 token 计费用完即止性价比高。在控制台获取你的API Key格式类似sk-xxxxxxxxxxxx。3.2 安装 cc-switch方式一下载 Release 包从 Releases · farion1231/cc-switch · GitHub 下载最新版本。解压到任意目录。在该目录下打开终端运行配置命令。方式二npm 全局安装npm install -g cc-switch️ 3.3 配置第三方模型运行 cc-switch 并按提示配置cc-switch配置时需要填写配置项示例值API Base URLhttps://vip.auto-code.net/v1或提供商给出的地址API Key你在 3.1 步获取的 KeyModel根据提供商支持的模型选择如claude-sonnet-4-20250514配置完成后 cc-switch 会自动修改 Claude Code 的模型路由使其通过第三方 API 调用。✅ Step 4验证安装打开 Claude Desktop。如果正常显示对话界面说明 Claude Desktop 安装成功。在 Claude Desktop 中尝试使用 Claude Code 功能如终端命令执行✅正常工作→ 安装完成可跳过 Step 2。❌提示找不到命令/Claude Code 不可用→ 回到 Step 2 手动安装。配置了 cc-switch 后发送任意消息确认模型能正常响应。 Step 5汉化可选 仓库地址GitHub - javaht/claude-desktop-zh-cn: Claude Desktop Chinese Patch (macOS Windows) · GitHub 操作步骤从仓库 Releases 或直接 clone 获取汉化补丁文件。根据仓库 README 说明将汉化文件覆盖到 Claude Desktop 安装目录中对应的资源文件位置通常为C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Claude\resources\重启 Claude Desktop界面将显示为中文。⚠️注意每次 Claude Desktop 更新后可能需要重新应用汉化补丁。 附录Headroom 上下文压缩 参考文章https://blog.csdn.net/qq_56236582/details/162027004Headroom 是一个 MCP Server 插件用于在 Claude Code 会话中自动压缩长上下文节省 token 用量。 简要说明Headroom 通过压缩工具输出和文件内容来减少上下文窗口占用。压缩后的内容可通过 hash 随时检索还原。适合长时间开发会话避免上下文溢出。️ 架构概览┌─────────────────────────────────────┐ │ 应用层 (Agent / CLI) │ │ Claude Code, Cursor, Codex CLI │ └──────────────┬──────────────────────┘ │ 原始上下文 ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ Headroom 压缩层 │ │ ┌─────────────┐ ┌───────────────┐ │ │ │ ContentRouter│ │ Compressor │ │ │ │ (内容分类) │ │ (六种算法) │ │ │ └─────────────┘ └───────────────┘ │ │ ┌─────────────┐ ┌───────────────┐ │ │ │ CacheAligner│ │ ReverseCache │ │ │ │ (缓存稳定) │ │ (可逆恢复) │ │ │ └─────────────┘ └───────────────┘ │ └──────────────┬──────────────────────┘ │ 压缩后上下文 ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ LLM 层 │ │ Claude, GPT, Gemini, DeepSeek │ └─────────────────────────────────────┘ 启动指令headroom proxy --port 8181 --anthropic-api-url https://vip.auto-code.net --openai-api-url https://vip.auto-code.net/v1 --no-telemetry // 带配置启动示例 headroom --config ./headroom.yaml⚡ MCP 配置// ~/.claude/settings.json { mcpServers: { headroom: { command: headroom, args: [mcp, --config, ./headroom.yaml] } } } 配置文件# headroom.yaml version: 1.0 # 全局设置 global: default_strategy: auto # 自动检测内容类型 max_compression_ratio: 0.95 # 最高压缩95% reverse_cache: true cache_path: .headroom/cache cache_ttl_hours: 24 # 各算法配置 compressors: smart_crusher: enabled: true array_sample_size: 3 max_depth: 3 keep_fields: [error, status, result, data, id, name] drop_fields: [metadata, pagination, debug_info, trace] ast_aware: enabled: true languages: [python, javascript, typescript, go, rust] keep_signatures: true keep_imports: true compress_bodies: true max_body_lines: 3 error_first: enabled: true keep_levels: [ERROR, WARN, CRITICAL] summarize_levels: [INFO, DEBUG] keep_stack_traces: true time_window_seconds: 60 summary: enabled: true model: local max_output_ratio: 0.3 keep_code_blocks: true keep_numbers: true column_prune: enabled: true sample_rows: 5 add_statistics: true section_filter: enabled: true relevance_threshold: 0.3 keep_code_blocks: true # CacheAligner 配置 cache_aligner: enabled: true stable_prefix_blocks: [system_prompt, skills, project_rules] cache_hit_target: 0.8 # 模型路由配置 content_router: routes: json: fast_model code: fast_model natural_language: smart_model log: fast_model # 模型定义 models: fast_model: type: local path: ~/.headroom/models/llama-q4.gguf max_tokens: 512 smart_model: type: api provider: deepseek model: deepseek-chat max_tokens: 1024❓ 常见问题️ Q: 打开 Claude Desktop 报错或白屏检查系统是否为 Windows 10/11 64-bit。尝试以管理员权限运行。检查安装路径中是否有中文或特殊字符。 Q: cc-switch 配置后模型无响应确认 API Key 是否正确、余额是否充足。确认 API Base URL 是否正确注意结尾是否需要/v1。检查网络是否能访问 API 提供商域名。 Q: Claude Code 命令不可用确认 Claude Code 文件已正确放置到C:\Users\用户名\AppData\Local\Claude-3p\claude-code\版本号\重启 Claude Desktop 后再试。
