CC Switch

CC Switch 是一个开源、跨平台的AI 编程 CLI 的统一管理桌面工具。

你可以简单把它理解成 OpenClaw、Claude Code、Codex、Gemini CLI 这些工具的“API供应商切换器 + 配置管理面板 + MCP/Skills 管理器”。

举个例子：他可以让你的Codex 使用deepseek这种便宜的大模型，可以集中管理多个AI 的对话记录，搜索、查看、恢复、删除。

CC Switch 目前支持 Claude Code、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw、Hermes 等多个 AI 编程工具。

内置了50多个AI API供应商预设（AWS Bedrock、NVIDIA NIM，还有MiniMax、SiliconFlow这类社区中转商）

他可以让你的 Claude Code 、Codex 一键切换国产大模型，比如DeepSeek、GLM 等,换Provider(供应商)就像连Wi-Fi切网络一样简单，再也不用去翻那一堆散落在各处的配置文件了。

C Switch 提供了统一管理面板，可以管理 MCP Server、Skills、Prompts，并且支持在不同工具之间同步。一键安装卸载Skills

CC Switch 还提供用量仪表盘，可以查看请求数、Token 用量、支出趋势等。

CC Switch 官方使用详细教程：https://ccswitch.io/zh/tutorials

CC Switch 开源地址：https://github.com/farion1231/cc-switch

使用教程

第一步：下载 CC Switch

进入官网或 GitHub Release 页面，选择适合自己系统的版本。

Windows 用户一般下载 MSI 安装包；
macOS 用户可以下载 DMG，也可以用 Homebrew；
Linux 用户根据自己的发行版选择 AppImage、deb 或 rpm。

第二步：安装并打开

安装完成后，打开 CC Switch。第一次启动可能需要做一些基础权限确认，比如系统安全提示、路径检测等。

如果你本机已经安装了 Claude Code、Codex、Gemini CLI 之类的工具，CC Switch 会尝试识别它们。

第三步：添加 Provider

进入供应商管理页面，选择一个预设服务商，填入 API Key、Base URL、模型信息等。

如果你用的是官方 API，就按官方参数填；
如果你用的是第三方兼容接口，就看服务商提供的文档，把 endpoint 和 key 填进去。

第四步：切换供应商

添加完成后，选择对应工具，比如 Claude Code 或 Codex，然后点击切换。

有些工具切换后需要重启终端或重新打开 CLI 才生效。Claude Code 部分场景支持热切换，但为了稳妥，第一次配置完建议重新开一个终端测试。

第五步：测试是否可用

打开对应 CLI 工具，发一个简单请求，看看模型是否正常响应。
如果报错，就重点检查三件事：API Key 是否正确、Base URL 是否填对、模型名称是否匹配。

第六步：再配置 MCP / Skills

基础调用没问题之后，再去折腾 MCP、Skills、Prompts。
不要一上来就全开，否则出问题时很难判断到底是供应商配置错了，还是 MCP 服务没跑起来。

使用场景

1. 经常切换 Claude Code / Codex 的用户

比如你有时候想用 Claude，有时候想用 GPT，有时候又想试 Kimi、DeepSeek、GLM 这类模型。
手动切配置太麻烦，用 CC Switch 会轻松很多。

2. 多个 API 服务商同时使用

有的人会同时准备官方 API、备用中转、企业接口、低价接口。
CC Switch 可以把这些 Provider 统一放到一个地方，切换和管理更清楚。

3. 团队内部统一配置

如果一个小团队都在用 AI 编程 CLI，可以用类似的配置思路来减少重复设置。
当然，涉及团队 Key、权限和账单时，还是要注意安全管理，不建议随便共享敏感凭据。

4. Agent / MCP 重度玩家

如果你已经在玩 MCP Server、Skills、自定义 Prompt，那么 CC Switch 会比单纯的 API 切换工具更有用。
它能把这些扩展能力整理得更集中，不用每个工具单独维护一遍。

5. 想看成本的人

AI 编程工具用起来很爽，但 Token 烧起来也快。
用量和成本追踪虽然不能替你省钱，但至少能让你知道哪里花得多。