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1. 为什么要在 Claude Code 里接 DeepSeek + kimicu

Claude Code 本身是个很强的编码 Agent，但它的模型调用走的是 Anthropic 官方通道，配额用完就得等。很多人手上已经有 DeepSeek 的 Key，成本低、响应快，尤其适合跑那种"打开计算器算个数""开浏览器搜个东西"的重复性电脑操作任务。kimicu（Kimi Computer Use for Windows）正好提供了这样一套 MCP 工具，把"看屏幕 + 点鼠标 + 敲键盘"封装成 13 个标准工具，任何支持 MCP 的 Agent 都能调用。

问题在于，Claude Code 对 MCP 工具的 inputSchema 有额外限制：顶层不允许出现 oneOf/anyOf/allOf 这类组合关键字。kimicu 的 13 个工具里有 4 个恰好踩了这个坑，加载时会被静默跳过，导致你明明装好了插件，会话里却只有 9 个工具，最关键的 get_app_state 直接消失，整条"观察→操作"链路根本跑不起来。

这篇就围绕这个场景，给你一份可直接复制的 config.toml 骨架（Claude Code 的 MCP 配置），配合 TaoToken 统一 Key/API 通道，把 DeepSeek 接进来，再逐项验证 MCP 连通、模型响应、kimicu 指令执行三个环节。适合想复现"Claude Code + DeepSeek + kimicu 控制电脑"这条链路的开发者。

2. TaoToken 前置：统一 Key 与 API 通道

在动手改配置之前，先把模型通道理顺。Claude Code 默认走 Anthropic 官方，要换成 DeepSeek，需要一个兼容 Anthropic 协议的入口。TaoToken 提供的就是这个角色：一个统一的 Key，同时能调 Claude、DeepSeek 等模型，API 地址固定，不用来回切。

你需要准备的东西：

• 一个 TaoToken 账号，登录后在控制台生成 API Key
• 记下 API 基础地址：https://taotoken.net/api
• 确认你要用的 DeepSeek 模型名（比如deepseek-chat或deepseek-v4-flash，以控制台实际列表为准）

获取 Key 的入口在控制台的 API Keys 页面，生成后复制保存，后面配置里要用。如果你还没注册，可以从官网进：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=

注意：API 地址不要加 UTM 参数，直接写https://taotoken.net/api即可，加了反而可能被某些客户端当成非法路径。

这一步做完，你手上应该有三样东西：TaoToken API Key、API 基础地址、DeepSeek 模型名。接下来把它们和 kimicu 的 MCP 配置拼到一起。

3. config.toml 可复制骨架

Claude Code 的配置分两块：一块是模型通道（走 TaoToken），一块是 MCP Server（走 kimicu 代理）。下面这份骨架你可以直接抄，把尖括号里的路径和 Key 换成自己的。

3.1 模型通道配置

Claude Code 读取环境变量或配置文件来决定走哪个 API。推荐用配置文件方式，避免每次开终端都要 export。

# ~/.claude/config.toml # Claude Code 模型通道配置：走 TaoToken 统一入口 [api] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的TaoTokenKey" # 默认模型，可被会话内 /model 覆盖 default_model = "deepseek-chat" # 请求超时（秒），DeepSeek 长任务建议给足 timeout = 120 [models] # 这里列出你想在会话里快速切换的模型 available = ["deepseek-chat", "deepseek-v4-flash", "claude-sonnet-4"]

如果你更习惯环境变量，等价写法是：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_API_KEY="sk-你的TaoTokenKey" export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-chat"

两种方式选一种即可，不要同时配，否则容易互相覆盖。

3.2 MCP Server 配置（kimicu 代理）

kimicu 本体不能直接挂到 Claude Code 上，因为那 4 个工具的 schema 会被跳过。中间要插一层代理，把 oneOf 剥掉。代理的注册配置写在 Claude Code 的 MCP 段里：

# ~/.claude/config.toml 续 # MCP Server 注册：kimi-cu 走本地代理 [mcp_servers.kimi-cu] type = "stdio" command = "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe" args = ["C:\\Users\\你的用户名\\.cowork\\mcp\\kimi-cu-proxy\\proxy.js"] # 代理是常驻进程，给足启动时间 startup_timeout = 30

代理本身的配置放在它自己的目录里，和 Claude Code 的 config.toml 分开：

// C:\Users\你的用户名\.cowork\mcp\kimi-cu-proxy\config.json { "exePath": "", "enabledTools": [], "disabledTools": [] }

exePath留空时，代理会依次回退到环境变量KIMI_CU_WINDOWS_EXE，再回退到默认路径%LOCALAPPDATA%\KimiCU\kimi-cu.exe。enabledTools和disabledTools留空表示不过滤，13 个工具全暴露。

3.3 代理核心逻辑（proxy.js 关键片段）

代理的作用就一件事：拦截tools/list响应，把每个工具 inputSchema 顶层的组合器删掉。核心函数如下：

// 剥掉 inputSchema 顶层的 oneOf/anyOf/allOf/not function sanitizeSchema(schema) { if (!schema || typeof schema !== 'object' || Array.isArray(schema)) return schema; const out = { ...schema }; for (const key of ['oneOf', 'anyOf', 'allOf', 'not']) { if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(out, key)) { const note = `(原 schema 顶层含 ${key}，为兼容 Claude Code 已剥离)`; out.description = out.description ? `${out.description} ${note}` : note; delete out[key]; } } if (!out.type) out.type = 'object'; if (out.properties === undefined) out.properties = {}; if (out.additionalProperties === undefined) out.additionalProperties = false; return out; }

其余部分是双向透传：stdin 收到的每行 JSON 原样转发给kimi-cu.exe mcp子进程，stdout 收到的响应里，只有 id 匹配tools/list请求的那条才做改写，其他消息（initialize、tools/call、通知）一律不动。这样对 Claude Code 完全透明，kimicu 本体也不用改。

4. 逐项验证：MCP 连通、模型响应、kimicu 执行

配置写完不算完，得一层层验证。顺序建议从下往上：先确认 kimicu 本体健康，再确认代理能加载 13 个工具，最后确认 Claude Code 会话里能看到全部工具并真的能操作电脑。

4.1 验证 kimicu runtime 健康

打开 PowerShell，跑官方自检：

& "$env:LOCALAPPDATA\KimiCU\kimi-cu.exe" doctor

期望输出里包含mcp=true、helper=embedded、agent.running=true。如果 agent.running 是 false，说明后台 agent 没起来，重启一下 kimicu 或重新跑安装脚本。

4.2 验证代理能返回 13 个工具

不要用printf | node proxy.js这种管道方式测，代理是常驻进程，管道等不到 EOF 会挂起。用 Python 起子进程，按 id 匹配响应：

import subprocess, json, threading proc = subprocess.Popen( ["node", r"C:\Users\你的用户名\.cowork\mcp\kimi-cu-proxy\proxy.js"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, text=True, encoding="utf-8" ) def send(msg): proc.stdin.write(json.dumps(msg) + "\n") proc.stdin.flush() send({"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize", "params": {"protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": {}, "clientInfo": {"name": "test", "version": "1.0"}}}) send({"jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/list", "params": {}}) for line in proc.stdout: msg = json.loads(line) if msg.get("id") == 2: tools = msg["result"]["tools"] print("工具数量:", len(tools)) print("工具名:", [t["name"] for t in tools]) break proc.stdin.close() proc.wait()

期望输出工具数量为 13，且包含activate_window、get_app_state、click、scroll这四个之前被跳过的。如果还是 9 个，说明代理没生效，检查 config.toml 里 command 指向的是不是代理而不是 kimi-cu.exe 本体。

4.3 验证 Claude Code 会话加载

新开一个 Claude Code 会话（配置改动要新会话才生效），输入/mcp查看已加载的 Server。找到 kimi-cu，展开工具列表，确认是 13 个。如果只有 9 个，回到 4.2 确认代理本身没问题，再检查 Claude Code 是不是读的另一个配置文件（用户级~/.claude.json和项目级.claude.json可能冲突）。

4.4 验证模型响应

在会话里直接问一句，确认走的是 DeepSeek：

/model

看当前模型是不是deepseek-chat。然后发一条普通消息，比如"用一句话说明你现在是哪个模型"，确认能正常返回。如果报 401，检查 TaoToken Key 有没有写对；如果报 404，检查 base_url 是不是https://taotoken.net/api。

4.5 验证 kimicu 指令执行

跑一个最小闭环：让 Claude Code 打开计算器算 9×9。预期链路是：

1. launch_app("calc.exe")启动计算器
2. list_apps定位窗口
3. get_app_state(window_id, mode="full")拿到 snapshot_id 和无障碍树
4. 从树里解析"九""乘以""等于"按钮的中心坐标
5. 依次click(snapshot_id, x, y)
6. get_app_state(mode="text")读到"显示为 81"
7. turn_ended收尾

如果第 3 步报target window is minimized，先activate_window再重试。如果第 5 步报unsupported key: *，说明乘法不能用press_key，必须点按钮。

5. 本篇常见错排查

5.1 工具只加载 9 个

最常见。根因就是那 4 个工具的 inputSchema 顶层有 oneOf。确认代理的sanitizeSchema真的被调用了：在函数里加一行process.stderr.write("sanitize: " + schema.title + "\n")，看日志有没有输出。如果没输出，说明tools/list的 id 匹配逻辑有问题，检查toolsListIds集合的增删时机。

5.2 get_app_state 报坐标越界

click的坐标必须来自带截图的 snapshot（mode="full"或mode="image"）的screenshot_pixels。如果你用的是mode="ax"拿到的坐标，坐标系不一样，会报 out of bounds。记住：要点击就用 full，只要文本就用 text。

5.3 窗口最小化时报错

get_app_state的 full/image 模式在窗口最小化时会直接报错。正确顺序是先activate_window把窗口带到前台，再get_app_state。不要指望它自动恢复。

5.4 Git Bash 下 taskkill 路径被转换

在 Git Bash 里跑taskkill /F /IM kimi-cu.exe，/F会被 MSYS 转成F:/。加前缀MSYS_NO_PATHCONV=1，或者干脆用 PowerShell 跑。

5.5 Python 打印中文乱码

Windows 控制台默认编码不是 UTF-8。跑验证脚本前设PYTHONIOENCODING=utf-8，或者在脚本开头sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")。

5.6 skipSchemaValidation 没用

有些客户端提供skipSchemaValidation: true，但它只绕过本地校验，Anthropic API 层仍然会拒。治本还是把 oneOf 从 server schema 里去掉，也就是代理干的事。

5.7 收尾不干净

每次操作完必须调turn_ended，它是结束 Computer Use turn 并隐藏 overlay，不是杀进程。如果你发现屏幕一直显示"正在使用电脑"，多半是模型忘了调turn_ended。DeepSeek 在这块确实不如 Codex 干净，可以在系统提示里明确要求"每次任务结束必须调用 turn_ended"。

6. 把链路固化下来

配置跑通之后，日常使用其实就三步：开 Claude Code、确认/mcp里 kimi-cu 是 13 个工具、直接下指令。模型通道走 TaoToken，想换模型就/model切一下，不用改配置。

如果你打算长期跑编码和 Agent 任务，建议把 TaoToken 的 Coding Plan 用起来，配额比按量更划算，适合这种高频调用的场景。入口在：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=

接入文档里有各客户端的详细配置示例，遇到协议层的问题可以先翻一遍：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=

想先验证模型响应正不正常，可以直接在网页端对话里试一句：https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=

最后留一个我踩过的坑：代理目录别放在带空格的路径下，Node 的 spawn 在某些 Windows 版本上对空格路径处理不一致，容易报 ENOENT。放在C:\Users\你的用户名\.cowork\mcp\这种纯英文无空格路径最稳。