dsclaude

让 Claude Code 和 Claude Desktop 接入 DeepSeek、小米 MiMo 等第三方模型后端的小工具集。

工具一览

工具	作用	平台	后端
dsclaude	Claude Code CLI 启动器	macOS / Linux	DeepSeek
mmclaude	Claude Code CLI 启动器	macOS / Linux	小米 MiMo
dsclaude-desktop	Claude Desktop GUI 配置器	macOS	DeepSeek
dsclaude-desktop.ps1	Claude Desktop GUI 配置器	Windows	DeepSeek
skills/deepseek-vision	视觉识别 skill（零依赖）	macOS / Linux	DashScope Qwen
dsvision-mcp	视觉识别 MCP 服务	macOS / Linux	DashScope Qwen

macOS 快速开始

git clone https://github.com/Agents365-ai/dsclaude.git
cd dsclaude
chmod +x dsclaude
./dsclaude

dsclaude — Claude Code 接入 DeepSeek

遵循 DeepSeek Anthropic API 指南。

export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxx   # 添加到 ~/.zshrc

dsclaude                 # 默认 deepseek-v4-pro（完整推理）
dsclaude fast            # deepseek-v4-flash（更快更便宜）
dsclaude long            # 1M 上下文窗口
dsclaude long fast       # 1M + flash

自动设置 DeepSeek 推荐的环境变量（ANTHROPIC_BASE_URL、模型映射、CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max），并在 /model 选择器中暴露备选模型。上下文窗口上限可通过 DSCLAUDE_MAX_TOKENS 覆盖，effort 级别通过 DSCLAUDE_EFFORT 覆盖。

两个模型都原生支持 1M token，在 Claude Code 中需加 [1m] 后缀（如 deepseek-v4-pro[1m]），脚本已自动处理。

mmclaude — Claude Code 接入小米 MiMo

export MIMO_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxx       # 按量付费
# 或
export MIMO_API_KEY=tp-xxxxxxxxxxxxxxxxxx       # Token Plan

mmclaude                  # 启动 mimo-v2.5-pro
mmclaude update           # git pull 拉取更新

按 key 前缀自动选择 base URL（sk-* → 公网，tp-* → Token Plan），可用 MIMO_BASE_URL 覆盖。所有模型槽位都指向 mimo-v2.5-pro，并自动 unset ANTHROPIC_API_KEY（避免遮蔽 bearer token）。

dsclaude-desktop — Claude Desktop GUI 配置器

一键配置 Claude Desktop 内置的 Third-Party Inference 功能（Developer 菜单），预填 DeepSeek 参数并重启 App。

前置条件

已安装 Claude Desktop（claude.ai/download）
已启用 Developer Mode（Help → Troubleshooting → Enable Developer Mode，一次即可）
已设置 DEEPSEEK_API_KEY 环境变量

用法（macOS）

export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxx
./dsclaude-desktop        # 配置并重启
./dsclaude-desktop -h     # 帮助

脚本在 ~/Library/Application Support/Claude-3p/configLibrary/ 下生成配置 entry，将其设为 appliedId，然后重启 App。原本通过 GUI 添加的其他 entry 不受影响。

模式切换

Claude Desktop 启动选择器原生支持 Anthropic ↔ Gateway 切换，无需 --revert。在 App 内点头像 → Disconnect，下次启动时选另一个入口即可。

唯一不可用的功能是经典 Chat（依赖 Anthropic 托管服务且不在 inference API 表面）。需要用 Chat 时切回 Anthropic 模式即可。

用法（Windows）

$env:DEEPSEEK_API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxx"
pwsh ./dsclaude-desktop.ps1

无需手动启用 Developer Mode —— 脚本会自动创建 developer_settings.json。

配置目录：%LOCALAPPDATA%\Claude-3p\configLibrary\（若为 Store/MSIX 安装，脚本还会额外写入沙箱路径 LocalCache\Roaming\Claude-3p\configLibrary\ 作为后备）。

已在 Windows 11 + Claude Desktop 1.7196（Windows Store, arm64）上实测通过。

deepseek-vision skill — 视觉识别（零依赖方案）

给纯文本模型（如 DeepSeek）补上”看图”能力的 skill。代理遇到图片时调 analyze-image 脚本，发给 Qwen3.6-Flash 识别后将描述返回主模型。

export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxx
./skills/deepseek-vision/analyze-image /path/to/screenshot.png "图里报的什么错？"
./skills/deepseek-vision/analyze-image https://example.com/diagram.png

任何加载 SKILL.md 的 agent（Claude Code、Cowork 等）都能用它。默认模型 qwen3.6-flash，可通过 DSVISION_MODEL 和 DSVISION_BASE_URL 切换。

限制：需文件路径或 URL，不支持拖拽/粘贴/「+ → Add files or photos」上传的图片。这类场景请用下方的 dsvision-mcp。

dsvision-mcp — 视觉识别（MCP 方案）

功能同上，但以 MCP 服务形式运行，绕过 Cowork 沙箱的两个限制：

网络出口管制 — skill 调 DashScope API 会被沙箱防火墙拦截，MCP 服务跑在沙箱外
内联图片 — 自动读取 ~/.claude/image-cache/ 中最新缓存，拖拽/粘贴/菜单上传均可正常工作（仅 macOS，Windows Cowork 不缓存内联图）

安装

pip3 install fastmcp requests
export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxx   # 建议加到 ~/.zshrc
cd /path/to/dsclaude && pwd    # 记下绝对路径

然后根据当前模式，在对应的配置文件中添加 MCP 服务：

模式	配置文件
3P/Gateway（通过 `dsclaude-desktop` 使用 DeepSeek）	`~/Library/Application Support/Claude-3p/claude_desktop_config.json`
标准 Anthropic 模式	`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`

{
  "mcpServers": {
    "dsvision": {
      "command": "/绝对/路径/dsclaude/dsvision-mcp"
    }
  }
}

重启 Claude Desktop 后，analyze_image 工具自动出现。

用法

analyze_image()                           # 自动检测最新缓存图片
analyze_image(image_path="/绝对/路径/foo.png")
analyze_image(focus="图里报的什么错？")     # 自定义 prompt

常见问题

现象	排查方向
工具不显示	配置文件路径选错 / JSON 格式错误（用 `python3 -m json.tool` 校验）
工具报错	`DASHSCOPE_API_KEY` 未设置
`ModuleNotFoundError`	用 `pip3` 而非 `pip`
找不到图片	传绝对路径，或检查 `~/.claude/image-cache/` 是否存在

skill vs MCP 怎么选

场景	推荐
Claude Code (CLI)，给明确路径	`skills/deepseek-vision`（零依赖）
Cowork / Desktop，拖拽/粘贴内联图	`dsvision-mcp`（唯一能用的）
Cowork，给明确路径，不介意沙箱限制	两者均可

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