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2026年2月21日

Cloudsway MaaS 平台 Claude Code 配置指南

#Claude Code
API中转
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本文介绍如何在 Cloudsway MaaS 平台上配置和使用 Claude Code，提供两种接入方案：直连方式和通过 LiteLLM 代理方式，帮助你快速搭建 AI 编程助手环境。

一、Claude Code + MaaS 直连

这种方式仅支持 Claude 系列模型，配置简单直接。

环境准备

  • Node.js 18 或更高版本
  • Cloudsway MaaS 平台的 API Key 和 Endpoint

安装与配置

bash
# 全局安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 设置环境变量
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="{YOUR_API_KEY}"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://genaiapi.cloudsway.net/{YOUR_ENDPOINT}"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4@20250514"

# 启动 Claude Code
claude

配置完成后，在任意目录执行 claude 即可启动交互式编程助手。

二、Claude Code + LiteLLM + MaaS

这种方式支持 MaaS 平台接入 OpenAI 格式的多种模型，灵活性更高。

1. 部署 PostgreSQL 数据库

LiteLLM 需要数据库来存储配置和日志信息：

bash
# 拉取 PostgreSQL 镜像
docker pull postgres

# 启动容器
docker run --name my-postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=123456 \
  -p 5432:5432 \
  -d postgres

# 进入容器创建数据库
docker exec -it my-postgres bash
psql -U postgres
CREATE DATABASE mydatabase;

2. 配置 LiteLLM

2.1 创建 config.yaml

在自定义文件夹中创建 config.yaml 配置文件：

yaml
model_list:
  - model_name: claude-3-7-sonnet-20250219
    litellm_params:
      model: claude-3-7-sonnet-20250219
      api_base: https://genaiapi.cloudsway.net/{endpoint}/v1/messages
      api_key: xxx  # 自动转为 x-api-key: Bearer xxx

  - model_name: gemini-2.5-flash
    litellm_params:
      model: gpt-3.5-turbo
      api_base: https://genaiapi.cloudsway.net/v1/ai/{endpoint}
      api_key: xxx
      headers:
        Authorization: Bearer xxx

general_settings:
  master_key: sk-1234
  database_url: postgresql://postgres:123456@{db_url}:5432/my_database

2.2 启动 LiteLLM

bash
# 拉取镜像
docker pull ghcr.io/berriai/litellm:main-latest

# 启动服务
docker run \
  -v $(pwd)/config.yaml:/app/config.yaml \
  -p 4000:4000 \
  ghcr.io/berriai/litellm:main-latest \
  --config /app/config.yaml --detailed_debug

2.3 模型调用测试

bash
# 查看已配置的模型列表
curl http://127.0.0.1:4000/v1/models

# 生成模型调用密钥
curl 'http://0.0.0.0:4000/key/generate' \
  --header 'Authorization: Bearer sk-1234' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{"models": ["gemini-2.5-flash"], "metadata": {"user": "ishaan@berri.ai"}}'

# 调用模型接口
curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:4000/chat/completions' \
  --header 'Authorization: Bearer sk-wnm6JQ-f1U2Sixpa8L-0xg' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "max_tokens": 2000,
    "stream": false,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is the weather like in San Francisco?"
      }
    ]
  }'

3. 配置 Claude Code 连接 LiteLLM

3.1 环境变量配置

bash
# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 设置指向 LiteLLM 的环境变量
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:4000
export ANTHROPIC_MODEL=gemini-2.5-flash
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-1234

# 启动
claude

3.2 Web UI 访问

LiteLLM 提供管理界面用于监控和配置：

text
http://{claude code ip}:{claude code port}/ui/
用户名：admin
密码：sk-1234

方案对比

特性直连方式LiteLLM 代理
支持模型仅 Claude 系列多种 OpenAI 格式模型
配置复杂度简单中等
模型切换需修改环境变量动态配置
调用日志无有
多模型管理不支持支持

总结

  • 快速开始：选择直连方式，配置简单，立即使用
  • 生产环境：选择 LiteLLM 方案，支持多模型管理和调用日志

两种方案都能让你在 Cloudsway MaaS 平台上充分利用 Claude Code 的强大编程能力。

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