claude-delegator-deepseek-mcp

# 克劳德代码深思委托器 > ### 🚀 3.0 版本发布 — 现已支持多模型 > 一个工具，**任意模型**：DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、Grok、Groq、OpenRouter，甚至是本地的 ollama — 并且可以**按任务混合使用**。此外，还有一个重建的交互式安装程序、Claude Code 中的模型选择器，以及每笔交易的收据。v2 安装保持不变，继续正常工作。 **[查看新增功能 ↓](#3.0-版本新增功能)** **通过将繁重工作委托给更便宜的模型，在不离开会话的情况下，**降低 Claude Code 费用 90-97%** — 大文件审计、长篇生成、深度推理 — 以更低的价格委托给更便宜的模型。 克劳德负责编排；委托者执行繁重的工作（大文件审计、长篇生成、深度推理）—— 价格仅为原先的一小部分。一个工具调用，无需子代理，无需守护进程，无依赖。 **一条命令安装所有内容。** `init` 是一个交互式向导，配置 `delegate` 工具、自动门（"是否委托给 DeepSeek？（y/n）" 的提示）、您的提供商 + API 密钥（实时验证），以及模型选择方式。运行一次，重启 Claude Code，委托便会自动进行。 <p> <a href="https://www.npmjs.com/package/claude-code-deepseek-delegator"><img alt="npm" src="https://img.shields.io/npm/v/claude-code-deepseek-delegator?color=cb3837&logo=npm"></a> <a href="https://www.npmjs.com/package/claude-code-deepseek-delegator"><img alt="downloads" src="https://img.shields.io/npm/dm/claude-code-deepseek-delegator?color=cb3837"></a> <img alt="zero dependencies" src="https://img.shields.io/badge/dependencies-0-brightgreen"> <img alt="node" src="https://img.shields.io/badge/node-%E2%89%A520-339933?logo=node.js&logoColor=white"> <img alt="license" src="https://img.shields.io/npm/l/claude-code-deepseek-delegator?color=blue"> </p> > ⭐ **如果这为您节省了资金，请 [给仓库点赞](https://github.com/fjgbue/claude-delegator-deepseek-mcp)。** 这是帮助其他 Claude Code 用户找到它的最大方式。 <img src="https://raw.githubusercontent.com/12122J/claude-delegator-deepseek-mcp/main/assets/hero.svg" alt="一个 Claude Code 会话在浅色 macOS 终端中：门询问 '是否委托给 DeepSeek？（y/n）'，用户回答 y，文件通过 files[] 移交，收据行显示节省的 $0.194（94% vs Opus）· 花费 $0.012，克劳德综合了三个发现" width="860"> 每次调用都以收据结尾 — 自动显示给您，直接来自 API 的令牌计数。您始终知道自己花费了多少和节省了多少。 --- ## 3.0 版本新增功能 - **任意模型，而不仅仅是 DeepSeek。** 8 个供应商已捆绑（DeepSeek、Moonshot/Kimi、Z.AI + Zhipu/GLM、Alibaba/Qwen、Groq、xAI/Grok、OpenRouter）以及您添加的任何 OpenAI 兼容端点 — 包括本地 ollama/vllm 实现 **$0 委托**。 - **混合和匹配供应商。** 在一个 init 中选择多个供应商（空格分隔），为每个供应商提供其密钥，然后将消化路由到 GLM-flash，将代码生成路由到 DeepSeek-pro，保持 Kimi 在您的候选列表中。密钥存储在密钥环中，重启和供应商切换后仍然有效。 - **一个实际上很友好的设置向导。** 箭头键导向 UI，实时 API 密钥验证针对真实端点，完全披露后再进行任何写入，一个问题用于模型策略。 - **按您的方式选择模型。** 智能分割（廉价模型消化，大模型创建），一个由 Claude Code 的 UI 渲染的候选列表选择器，总是最佳，总是最便宜，或完全自定义每种工作类型。 - **诚实的收据。** 从提供商自己的令牌计数中计算每次调用的成本，缓存令牌按缓存费率计费，可选的节省基准（Opus、Sonnet 或关闭）。 - **没有任何破坏。** `deepseek` 工具名称、环境变量和 v2 的钩子保持不变。无需配置 = 与 v2 行为完全相同。 --- ## 安装（一条命令） ```bash npx claude-code-deepseek-delegator init ``` 向导将引导您完成四个选择 — 箭头键，约 1 分钟： 1. **供应商** — DeepSeek、Moonshot (Kimi)、Z.AI / Zhipu (GLM)、Alibaba (Qwen)、Groq、xAI (Grok)、OpenRouter 或任何自定义 OpenAI 兼容端点（ollama、vllm、LM Studio、代理）。输入选择一个；**空格选择多个** — 同时注册 DeepSeek *和* Z.AI，并在步骤 3 中混合使用。 2. **API 密钥** — 每个选定供应商一个：从环境中检测，或粘贴（隐藏）。向导 **实时验证一个令牌请求**，因此错误的密钥会立即在提供商的真实错误中失败，而不是在明天的第一次委托中。 3. **哪个模型运行您的委托** — 智能分割（廉价模型消化，大模型创建），您每次选择的候选列表，总是最佳 / 总是最便宜，或自定义（参见下文）。 4. **节省基准** — 以 Opus 4.8、Sonnet 5 为基准，或不显示节省。 然后，它会显示它将更改的内容，询问，应用，并打印回顾： <img src="https://raw.githubusercontent.com/12122J/claude-delegator-deepseek-mcp/main/assets/init.svg" alt="在浅色 macOS 终端中初始化向导：折叠的提供商步骤（DeepSeek），检测到的 API 密钥，实时密钥验证，处于活动状态的 '哪个模型运行您的委托？' 选择器在智能分割，节省基准，披露更改的面板，四个应用的行，'委托已连接' 回顾面板，以及带有 GitHub 明星请求的结尾" width="860"> 随时进行健全检查： ```bash npx claude-code-deepseek-delegator doctor ``` `doctor` 不仅仅检查文件是否存在 — 它 **实际上会触发网关钩子**，解析每个已配置的模型，并确认委托提示是活跃的。 ### init 实际更改（完全披露） 1. **`~/.claude/delegator.json`** — 您的提供商、模型路由和节省基准。随时编辑它；更改在下一次调用时应用，无需重启。 2. **`~/.claude/CLAUDE.md` 中的一个清晰标记块** — 委托规则，用 `<!-- >>> ... >>> -->` 标记。**绝不会触及您文件中的其他内容。** 3. **`~/.claude/settings.json` 中的三个钩子** — 两个 `PreToolUse` 提示（在大型读取和技能加载之前）和一个 `PostToolUse` 成本收据。它们 **仅添加上下文或显示信息 — 绝不会阻止、删除或修改您的工具调用。** 4. **一个 MCP 服务器** 名为 `delegate` (`npx -y claude-code-deepseek-delegator`) — 因此 Claude Code 在每次调用时都会显示“调用委托…”。 在执行任何操作之前，它会写入每个更改文件的带时间戳的备份。要撤销所有更改，包括配置文件： ```bash npx claude-code-deepseek-delegator uninstall ``` --- ## 哪个模型执行工作？ 并非每次委托都需要您的最佳模型。“总结这 2000 行文件”是一种消化 — 廉价模型可以很好地完成。“重写此模块”是一种创作 — 您需要最好的模型。支付专业价格进行快速工作是委托节省悄悄泄露的地方。 因此，向导会询问一个问题 — **“哪个模型运行您的委托？”** — 答案映射到人们的实际思考方式： - **智能分割（推荐）** — 廉价模型消化大文件，大模型编写代码和推理。您再也不需要考虑它；收据显示哪一个运行。 - **每次询问我** — 您保留一个候选列表，当您批准委托时，克劳德通过克劳德代码的 **原生选择器 UI** 显示它（与 `/model` 使用的相同）以及价格。您点击模型，它就会委托到那里。 - **总是最佳 / 总是最便宜** — 所有工作都使用一个模型，零决定。 - **自定义** — 按工作类型选择模型（`read` / `write` / `reason`），**自由混合供应商**：菜单列出每个已检测到密钥的供应商的模型，因此“读取 GLM-flash，写入 DeepSeek-pro，推理 Kimi” 是三个箭头键选择。 ### 每个选择在会话中的感觉 **智能分割。** 您永远不会看到模型决策 — 相同的 y/n 提供廉价的消化和高质量的创作： ``` ❯ summarize what src/auth.py does (2,100 lines) > Delegate to DeepSeek? (y/n) y ⎿ delegate deepseek-v4-flash via deepseek · saved $0.081 (94% vs Opus) · spent $0.005 ↑ digestion → 廉价模型运行 ❯ now rewrite it with proper token rotation > Delegate to DeepSeek? (y/n) y ⎿ delegate deepseek-v4-pro via deepseek · saved $0.152 (91% vs Opus) · spent $0.019 ↑ creation → 大模型运行 ``` **每次询问我。** 在您的 y 之后，克劳德打开克劳德代码的选择器，显示您的候选列表和价格；您的点击决定： ``` > Delegate to DeepSeek? (y/n) y Which model? ← 克劳德代码的原生选择器 ❯ deepseek-v4-flash $0.14 / $0.28 per 1M deepseek-v4-pro $0.435 / $0.87 per 1M moonshot:kimi-k2.5 $0.20 / $1.20 per 1M ⎿ delegate kimi-k2.5 via moonshot · saved $0.117 (88% vs Opus) · spent $0.016 ``` **总是最佳 / 最便宜。** 每次委托都是相同的模型 — 与 v2 行为完全相同，一个价格。 在幕后，每个选择只是写入 `~/.claude/delegator.json`，您可以随时编辑它 — 更改在下一次调用时应用，无需重启： ```jsonc { "provider": "deepseek", "mode": "auto", // 或 "ask" 表示候选列表选择器 "shortlist": ["deepseek-v4-flash", "deepseek-v4-pro", "moonshot:kimi-k2.5"], "routing": { "read": "deepseek-v4-flash", // 消化/总结大输入 "write": "deepseek-v4-pro", // 生成代码和文档 "reason": "deepseek-v4-pro" // 数学、逻辑、架构 }, "baseline": "opus-4.8" } ``` 智能分割的机械工作原理：克劳德为每个委托任务贴上标签 `task: "read" | "write" | "reason"`，服务器在 `routing` 中查找标签，然后将该模型 ID 发送到线路上（此链路由针对模拟提供商的端到端测试覆盖）。显式 `model` 参数 — 像在询问模式下选择器选择生成的参数一样 — 始终优先于路由表。如果克劳德完全省略标签，则提供商的默认大型模型运行：故障模式是一种价格层级，而不是崩溃。 ## 提供商 | 提供商 | id | 环境变量 | 示例模型 | |----------|----|---------|----------------| | DeepSeek | `deepseek` | `DEEPSEEK_API_KEY` | deepseek-v4-pro, deepseek-v4-flash | | Moonshot | `moonshot` | `MOONSHOT_API_KEY` | kimi-k2.5, kimi-k2.7-code | | Z.AI | `zai` | `ZAI_API_KEY` | glm-5, glm-4.7-flash | | Zhipu | `zhipu` | `ZHIPU_API_KEY` | glm-5, glm-4.7 | | Alibaba | `alibaba-singapore` | `ALIBABA_SINGAPORE_API_KEY` | qwen3.7-max, qwen3.6-flash | | Groq | `groq` | `GROQ_API_KEY` | llama-4-maverick, kimi-k2 | | xAI | `xai` | `XAI_API_KEY` | grok-4.5, grok-code-fast-2 | | OpenRouter | `openrouter` | `OPENROUTER_API_KEY` | ~25 个精选 ID 跨每个实验室 | 提供商定义（端点、模型、价格）遵循 [catwalk](https://github.com/charmbracelet/catwalk) 模式，从 charmbracelet 的注册表中获取（MIT）。在 `~/.claude/delegator-providers.json` 中添加您自己的 — 任何 OpenAI 兼容端点都有效，包括本地端点： ```json { "name": "本地 Ollama", "id": "ollama", "type": "openai-compat", "api_key": "none", "api_endpoint": "http://localhost:11434/v1", "default_large_model_id": "qwen3-coder", "models": [{ "id": "qwen3-coder", "cost_per_1m_in": 0, "cost_per_1m_out": 0, "context_window": 128000, "default_max_tokens": 8192 }] } ``` --- ## 为什么不创建子代理？ 通常用于繁重工作的模式 — 创建克劳德子代理 — 会启动一个**全新的上下文窗口**：您重新支付整个上下文费用，丢失当前状态，仍按克劳德费率计费。 这个 MCP 服务器保留在**您的当前会话中**。克劳德调用 `delegate(...)` 像调用任何工具一样 — 无需新的上下文，无需重新初始化，无需创建开销 — 委托执行繁重计算的费用仅为原先的一小部分。 ## `files[]` 技巧（这才是真正的胜利） 当克劳德读取文件并将它们粘贴到提示中时，这些字节首先进入**克劳德的**上下文 — 您为传递内容支付克劳德的费率。 使用 `files[]`，克劳德只传递**路径**。MCP 服务器从磁盘读取字节并直接将它们转发到委托服务器。大型的代码库从未触及克劳德的上下文。 ```jsonc // 克劳德像调用工具一样调用委托： delegate({ prompt: "审计这些文件是否存在安全漏洞并按严重性排序。", task: "read", files: ["/abs/path/auth.py", "/abs/path/middleware.py", "/abs/path/payments.py"] }) ``` 然后，克劳德为您**综合**答案，而不是逐字粘贴 — 因此您可以廉价地在同一对话中获得结论。 ## 成本收据（您看到每一分钱） 每次调用后，都会显示一行收据： ``` delegate deepseek-v4-pro via deepseek · saved $0.2472 (96% vs Opus) · spent $0.0114 · 28,410 tokens ``` 它根据 API 自己的令牌使用情况（缓存令牌按缓存费率计费）计算，并由 `PostToolUse` 钩子显示 — **确定，而不是要求模型记住。** 基准由您选择：Opus 4.8、Sonnet 5 或关闭。 --- ## 工具 ### `delegate` | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |-------|------|---------|-------------| | `prompt` | string | *必填* | 委托任务。需具体描述。 | | `task` | string | — | `read` / `write` / `reason` — 路由到已配置的模型。 | | `model` | string | 路由 | 覆盖：裸 ID 或 `provider:model`（例如 `openrouter:moonshotai/kimi-k2.5`）。 | | `provider` | string | 已配置 | 按 ID 覆盖活动提供商。 | | `files` | string[] | — | 绝对路径。服务器读取它们 — 字节从不进入克劳德的上下文。 | | `system` | string | — | 可选系统提示。 | | `temperature` | number | `0.3` | 0–2，越低越确定。 | | `stream` | boolean | `false` | 流式传输块而不是缓冲。对于非常大的输出很有用。 | ### `delegate_models` 列出每个提供商的密钥状态、模型、上下文窗口和价格，以及您的活动路由。 ### `deepseek` / `deepseek_models` 上述内容的别名 — v2 名称，保持永久有效。 --- ## 命令行参考 ```bash npx claude-code-deepseek-delegator <command> （无命令） 运行 MCP 服务器（克劳德代码启动方式） init 交互式设置向导：提供商、密钥、路由、门（首次询问） doctor 验证安装、解析配置、实时测试门户钩子 uninstall 清洁移除 init 添加的所有内容（包括 delegator.json） help 显示帮助 --version 打印版本 init 标志： --dry-run · --no-hooks · --yes · --provider <id[,id…]> （第一个是主要的） · --key <key> · --preset balanced|cheapest|max · --mode auto|ask · --baseline opus|sonnet|none ``` ## 环境变量 | 变量 | 默认值 | 描述 | |----------|---------|-------------| | `<PROVIDER>_API_KEY` | — | 每个提供商的密钥（参见上表）。 | | `DELEGATOR_CONFIG` | `~/.claude/delegator.json` | 配置文件位置。 | | `DELEGATOR_TIMEOUT` | `120000` | 请求超时（毫秒）。`DEEPSEEK_TIMEOUT` 仍然有效。 | | `DELEGATOR_MAX_RETRIES` | `2` | 429/5xx 重试次数。`DEEPSEEK_MAX_RETRIES` 仍然有效。 | | `DEEPSEEK_API_HOST` | `api.deepseek.com` | v2 兼容：覆盖 DeepSeek 主机名。 | | `CLAUDE_CONFIG_DIR` | `~/.claude` | 如果您已将克劳德配置移到其他位置，则此变量会被尊重。 | --- ## 从 v2 迁移 **无需操作。** 现有安装保持不变，继续正常工作：`deepseek` 工具名称、`DEEPSEEK_API_KEY`、MCP 服务器入口和已安装的钩子都保持功能正常，并且没有任何配置文件，行为与 v2 相同（DeepSeek v4-pro 处理所有内容）。运行 `init` 一次即可解锁提供商、任务路由和候选列表选择器。 ## 常见问题 **单独的 `npm install` 是否启用网关？** 不。仅安装提供二进制文件。运行 `init` 以将其配置。 **它会覆盖我的 CLAUDE.md 吗？** 绝不会。它会追加一个带围栏的块，并提前向您显示确切的文本。其他一切保持不变。 **如何删除它？** `npx claude-code-deepseek-delegator uninstall`。干净且完整 — MCP 条目、规则、钩子和配置文件。 **我的密钥安全吗？** 使用环境变量引用，它绝不会被写入磁盘。或者，如果您愿意，可以粘贴文字密钥。 **我可以同时使用两个提供商吗？** 是的 — 在向导的提供商步骤中同时选择两者（空格切换），并在同一运行中为每个提供商提供其密钥；自定义和候选列表菜单然后混合它们的模型。在幕后，路由值和候选列表条目是 `provider:model` 规范，密钥作为一个密钥环存储在 MCP 环境块中（在重新运行和提供商切换之间存活），而 `doctor` 验证每个引用的提供商的密钥。 **为什么在支持多模型的情况下，包仍然称为 **deepseek**-delegator？** 它最初仅适用于 DeepSeek。12k 每月的安装量取决于 npm 名称和 v2 工具别名。引擎是不可知的；包装保留其名称，以便没有用户的设置被破坏。（MCP 服务器本身在 3.0 版本中注册为 `delegate`。） ## 许可 MIT。提供商注册数据来自 [charmbracelet/catwalk](https://github.com/charmbracelet/catwalk) （MIT）。 由 [Javi](https://github.com/fjgbue) 构建。如果这为您节省了资金，[一颗星星](https://github.com/fjgbue/claude-delegator-deepseek-mcp) 是最友好的感谢方式 — 这是其他克劳德代码用户找到它的方式。