在国内网络环境里搭建 AI 编程工具,常见麻烦主要有三类:模型 API(应用程序编程接口)不好接、命令行工具配置项多、图片理解和联网搜索不能直接用。一个比较顺的方案是:用 Claude Code 作为本地命令行编程助手,把模型请求转发到智谱 AI 的 Anthropic 兼容接口,再用 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)补上视觉理解和联网搜索。
整体关系可以理解成这样:
flowchart LR
U[开发者] --> C[Claude Code]
C -->|代码问答 / 修改 / 生成| A[智谱 Anthropic 兼容接口]
A --> G[GLM-4.6]
C -->|MCP 调用| V[智谱视觉 MCP]
V --> VM[图片 / 视频理解模型]
C -->|MCP 调用| S[Web Search Prime MCP]
S --> W[联网搜索结果]
Claude Code 负责读项目、理解需求、修改代码;GLM-4.6 负责模型推理;视觉和联网搜索不是靠 Claude Code 自带能力完成,而是通过 MCP 注册成外部工具,在需要的时候让模型调用。
准备工作
需要先准备三样东西:
| 项目 | 用途 |
|---|---|
| Node.js 和 npm | 安装 Claude Code、运行 MCP 服务 |
| 智谱 AI 开放平台账号 | 获取 API Key,调用 GLM-4.6 和相关工具 |
| 一个本地项目目录 | Claude Code 需要在具体项目目录里工作 |
确认本机已经安装 Node.js:
node -v
npm -v
如果命令能正常输出版本号,就可以继续安装 Claude Code。
获取智谱 API Key
打开智谱 AI 开放平台:
https://bigmodel.cn/
进入控制台后,找到 API Key 管理入口,新建一个 Key,并复制保存。这个 Key 后面会同时用于两类配置:
- Claude Code 调用 GLM-4.6。
- MCP 服务调用智谱视觉、联网搜索能力。
API Key 只会完整展示一次,建议保存到密码管理器或本机安全位置,不要写进公开仓库,也不要发到聊天记录或截图里。
安装或更新 Claude Code
Claude Code 是 Anthropic 提供的 CLI(Command Line Interface,命令行界面)编程助手。安装命令如下:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
检查版本:
claude -v
进入一个项目目录后启动:
cd your-project
claude
如果已经安装过 Claude Code,再执行一次全局安装命令即可更新到较新的版本。
让 Claude Code 使用 GLM-4.6
Claude Code 默认连接 Anthropic 官方接口,但它支持通过环境变量修改模型服务地址。智谱开放平台提供了 Anthropic 兼容接口,因此只要把基础地址、认证 Token 和默认模型改掉,Claude Code 就可以把请求发给 GLM-4.6。
核心配置如下:
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-api-key",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.6",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.6"
}
}
几个配置项的含义如下:
| 配置项 | 含义 |
|---|---|
ANTHROPIC_BASE_URL | Claude Code 请求的模型服务地址,这里改成智谱 Anthropic 兼容接口 |
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | 智谱 API Key,不需要加 Bearer 前缀 |
ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL | 轻量模型,适合简单任务 |
ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL | 默认主力模型,这里使用 glm-4.6 |
ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL | 更高档位模型映射,这里同样使用 glm-4.6 |
推荐方式:用环境变量配置
macOS / Linux 可以写入当前 Shell:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-api-key"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="glm-4.5-air"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-4.6"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-4.6"
如果想长期生效,可以写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc:
cat >> ~/.zshrc <<'EOF'
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-api-key"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="glm-4.5-air"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-4.6"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-4.6"
EOF
source ~/.zshrc
Windows PowerShell 可以使用:
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN "your-api-key"
setx ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL "glm-4.5-air"
setx ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL "glm-4.6"
setx ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL "glm-4.6"
setx 写入的是用户环境变量,执行后需要重新打开终端才会生效。
也可以写入 Claude Code 配置文件
如果不想把变量放进 Shell,也可以写进 Claude Code 的用户配置或项目配置。不同版本的 Claude Code 配置路径可能略有差异,常见位置包括:
| 位置 | 作用范围 |
|---|---|
~/.claude/settings.json | 当前用户全局生效 |
项目内 .claude/settings.json | 当前项目生效 |
项目内 .claude/settings.local.json | 当前项目本机生效,适合放密钥 |
项目里如果需要放本机私有配置,建议把本地配置文件加入 .gitignore:
# Claude Code local secrets
.claude/settings.local.json
.env
同一个配置项如果在多个地方都出现,排查时优先检查环境变量,其次检查用户配置,再检查项目配置。为了减少混乱,最好只保留一种配置方式。
测试 GLM-4.6 是否接通
进入项目目录后启动 Claude Code:
cd your-project
claude
可以输入一个简单任务:
请读取当前项目结构,说明这个项目的主要模块,并指出启动入口在哪里。
如果 Claude Code 能正常分析项目,说明模型接口已经接通。也可以让它修改一个小文件、生成一个测试用例,进一步确认读写文件权限和模型调用都正常。
用 MCP 接入视觉理解
Claude Code 本身更偏向代码项目操作。图片、视频这类多模态输入,如果直接粘贴进命令行,体验通常不稳定。更稳的做法是配置智谱官方 MCP 服务,把图片或视频文件路径交给工具处理。
视觉 MCP 的配置示例:
{
"mcpServers": {
"zai-mcp-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@z_ai/mcp-server"
],
"env": {
"Z_AI_API_KEY": "your_api_key",
"Z_AI_MODE": "ZHIPU"
}
}
}
}
可以把它放到用户目录的 Claude Code 配置文件中,例如:
| 系统 | 常见路径 |
|---|---|
| Windows | C:\Users\<用户名>\.claude.json |
| macOS / Linux | ~/.claude.json |
如果文件里已经有 mcpServers,不要再新建第二个同名顶层字段,而是把 zai-mcp-server 合并进去。例如同时配置视觉和搜索时,结构应该像这样:
{
"mcpServers": {
"zai-mcp-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@z_ai/mcp-server"
],
"env": {
"Z_AI_API_KEY": "your_api_key",
"Z_AI_MODE": "ZHIPU"
}
}
}
}
配置完成后重新启动 Claude Code。可以这样测试:
请使用智谱视觉 MCP 分析 ./assets/login-error.png,说明截图里可能的报错原因,并给出前端排查建议。
这里有两个细节很关键:
- 图片要以文件路径形式传入,例如
./assets/login-error.png,不要只说“看这张图”。 - 如果同时配置了多个 MCP 服务,提示词里可以明确写“使用智谱视觉 MCP”,避免模型选择其他工具。
视觉能力适合处理这些任务:
| 场景 | 示例 |
|---|---|
| UI 截图排查 | 分析页面布局错位、表单报错、弹窗遮挡 |
| 设计稿转代码 | 根据截图生成 HTML / CSS / 组件结构 |
| 报错截图理解 | 识别终端、IDE、浏览器控制台里的错误信息 |
| 图表说明 | 解释架构图、流程图、接口时序图 |
用 MCP 接入联网搜索
模型本身的知识有时间边界,依赖版本、框架文档、模型排名、API 变更这类信息,最好通过联网搜索获得。智谱的 web_search_prime 可以作为 HTTP 类型 MCP 服务接入 Claude Code。
配置示例:
{
"mcpServers": {
"web-search-prime": {
"type": "http",
"url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search_prime/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer your_api_key"
}
}
}
}
注意这里和前面的 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 不一样:
| 位置 | API Key 写法 |
|---|---|
| Claude Code 模型接口 | ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-api-key" |
| Web Search MCP 请求头 | "Authorization": "Bearer your_api_key" |
如果要同时配置视觉和联网搜索,可以合并成一份完整的 MCP 配置:
{
"mcpServers": {
"zai-mcp-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@z_ai/mcp-server"
],
"env": {
"Z_AI_API_KEY": "your_api_key",
"Z_AI_MODE": "ZHIPU"
}
},
"web-search-prime": {
"type": "http",
"url": "https://open.bigmodel.cn/api/mcp/web_search_prime/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer your_api_key"
}
}
}
}
重启 Claude Code 后,可以这样测试联网搜索:
请使用 web-search-prime 查询 GLM-4.6 的最新公开信息,列出来源、发布时间和主要能力变化。
做技术调研时,建议让模型带上来源和时间:
请联网查询 React 19 的 useActionState 用法,要求给出官方文档来源、适用版本,并用一个表单提交示例说明。
这样能减少模型凭旧知识回答的概率。
常见使用组合
不同任务需要的能力不一样,不必每次都调用全部工具。
| 任务 | 推荐能力组合 | 说明 |
|---|---|---|
| 修改业务代码 | Claude Code + GLM-4.6 | 让模型读项目、定位文件、生成补丁 |
| 生成单元测试 | Claude Code + GLM-4.6 | 适合补测试、解释失败用例 |
| 根据截图修 UI | Claude Code + GLM-4.6 + 视觉 MCP | 截图以文件路径传入 |
| 查询新框架用法 | Claude Code + GLM-4.6 + 联网搜索 MCP | 让模型引用最新文档 |
| 分析报错截图 | Claude Code + 视觉 MCP | 适合 IDE、浏览器控制台、终端截图 |
| 调研模型或工具动态 | 联网搜索 MCP | 要求返回来源和日期 |
常见问题和排查方法
1. 提示认证失败或 401
重点检查 API Key:
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN只写 Key 本身,不加Bearer。- Web Search MCP 的请求头需要写成
Bearer your_api_key。 - 确认 Key 没有复制空格、换行或中文引号。
- 确认账号套餐或余额能调用对应能力。
2. Claude Code 仍然请求默认接口
检查环境变量是否真的生效。
macOS / Linux:
echo $ANTHROPIC_BASE_URL
echo $ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL
Windows PowerShell:
echo $env:ANTHROPIC_BASE_URL
echo $env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL
如果没有输出,说明当前终端没有加载配置。重新打开终端,或者重新执行 source ~/.zshrc。
3. MCP 服务没有出现或无法调用
先检查 JSON(JavaScript Object Notation,常用配置格式)是否合法,尤其是逗号和大括号。最常见的错误是写了两个顶层 mcpServers,正确做法是把多个服务放在同一个 mcpServers 对象里。
还可以检查 npx 是否可用:
npx -v
如果 npx 不存在,需要重新安装或修复 Node.js 环境。
4. 视觉工具没有被调用
如果配置了多个 MCP 服务,模型可能不会自动选择视觉工具。提示词要更明确:
请使用 zai-mcp-server 分析 ./screenshots/profile-page.png,不要只根据文件名猜测。
同时确认文件路径真实存在。Windows 路径如果放进 JSON 字符串,反斜杠需要转义,例如:
"C:\\Users\\name\\Pictures\\error.png"
在提示词里使用相对路径通常更省事:
请分析 ./screenshots/error.png
5. 搜索结果不够新或没有来源
把要求写清楚:
请使用 web-search-prime 搜索最近 30 天内的资料,回答时列出来源链接、发布日期和关键结论。
联网搜索适合查事实,不适合直接替你判断所有技术取舍。对依赖升级、生产配置、接口变更这类问题,仍然要回到官方文档和项目代码里验证。
安全和成本注意事项
API Key 和代码都会经过云端模型服务处理,使用时需要注意边界:
| 注意点 | 建议 |
|---|---|
| API Key 泄露 | 不要提交到 Git,不要放进公开截图 |
| 私有代码 | 涉及敏感业务、密钥、客户数据时先脱敏 |
| MCP 工具调用 | 视觉和搜索也会消耗额度,具体按平台计费规则为准 |
| 项目配置共享 | 团队仓库只提交占位配置,本机密钥放到 local 文件或环境变量 |
| 输出代码 | 模型生成后要运行测试、做代码审查,不要直接合并 |
一套可落地的配置流程
完整流程可以压缩成这几步:
flowchart TD
A[安装 Node.js 和 npm] --> B[安装 Claude Code]
B --> C[获取智谱 API Key]
C --> D[配置 Anthropic 兼容接口环境变量]
D --> E[进入项目启动 claude]
E --> F{是否需要图片或视频理解}
F -->|需要| G[配置 zai-mcp-server]
F -->|不需要| H{是否需要最新资料}
G --> H
H -->|需要| I[配置 web-search-prime]
H -->|不需要| J[直接进行代码任务]
I --> J
完成这些配置后,Claude Code 可以承担项目阅读、代码生成、重构、测试补齐等工作;GLM-4.6 负责主要推理;视觉 MCP 处理截图、图片、视频文件;联网搜索 MCP 用来补充最新资料。对日常 AI 编程来说,这套组合已经能覆盖代码编辑、问题排查和技术调研的大部分场景。