OpenCode：Claude Code 的开源替代方案

为什么是 OpenCode？ 🤔
安装 🚀
配置 📝
多提供商配置 🌐
Agents 系统 🤖
自定义 Commands ⚡
MCP Server Integration 🔌
从 Claude Code 迁移 🔄
实际工作流示例 🌟
关键优势 🎯
总结 🚀
相关资源 📖

为什么是 OpenCode？ 🤔

之前我们介绍过带有专用 agent 和 MCP 服务器的 Claude Code 配置指南。Claude Code 的确很强，但它有一个关键问题：厂商锁定。

Claude Code 的封闭策略让你很难灵活使用其他 LLM 提供商。如果 Claude 停服，或者价格策略发生变化，你整套 AI 工作流都会跟着出问题。对于生产环境来说，这种单点故障完全不可接受。

OpenCode 就是为了解决这个问题。它是一个开源的 AI 编程 CLI，支持 75+ LLM 提供商，同时保留了同样强大的能力：agents、自定义 commands，以及 MCP server integration。也就是说，你既保留熟悉的工作方式，又摆脱了对单一厂商的依赖。

我们已经成功把 KIMI-K2、Qwen-Code、GLM-4.6 和 DeepSeek-Chat 接入到自己的工作流中。下面这篇指南会带你完成同样的配置。

安装 🚀

通过安装脚本安装 OpenCode：

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

也可以使用包管理器：

# npm
npm install -g opencode-ai

# Homebrew (macOS/Linux)
brew install opencode

# Arch Linux
paru -S opencode-bin

验证安装：

opencode --version

更详细的安装选项请参考官方文档。

配置 📝

OpenCode 使用 opencode.json 进行配置，和 Claude Code 的 settings.json 类似。配置文件可以放在：

全局：~/.config/opencode/opencode.json
项目级：./opencode.json（项目根目录）
自定义路径：通过环境变量 OPENCODE_CONFIG 指定

基础配置

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-5",
  "theme": "opencode",
  "autoupdate": true
}

多个配置文件会通过 deep merge 策略 自动合并，项目级配置会覆盖全局配置。

多提供商配置 🌐

OpenCode 最核心的优势就是 提供商灵活性。下面以我们实际使用的几个 provider 为例：

1. DeepSeek

DeepSeek 提供高性价比、编程能力也很强的模型。

# Connect provider
opencode
/connect
# Select DeepSeek and enter API key

在 opencode.json 中的配置：

{
  "provider": {
    "deepseek": {
      "models": {
        "deepseek-chat": {}
      }
    }
  }
}

API Key 可从 DeepSeek Platform 获取。

2. KIMI-K2（Moonshot AI）

KIMI-K2 在长上下文和推理能力上表现很不错。

/connect
# Select Moonshot AI and enter API key

配置如下：

{
  "provider": {
    "moonshot": {
      "models": {
        "moonshot-v1-128k": {}
      }
    }
  }
}

API Key 可从 Moonshot AI Console 获取。

3. Qwen-Code

Qwen-Code 模型可以通过多个 provider 使用（如 Cerebras、Hugging Face、OpenCode Zen）。

通过 Cerebras（推荐，速度更快）：

/connect
# Select Cerebras and enter API key

{
  "provider": {
    "cerebras": {
      "models": {
        "qwen3-coder": {}
      }
    }
  }
}

API Key 可从 Cerebras Console 获取。

4. GLM-4.6（Z.AI）

GLM-4.6 在多语言和编程能力上都很强。

/connect
# Select Z.AI and enter API key

{
  "provider": {
    "zai": {
      "models": {
        "glm-4": {}
      }
    }
  }
}

API Key 可从 Z.AI API Console 获取。

在模型之间切换

在 TUI 中使用 /models 命令即可在不同 provider 间切换：

/models

你可以从所有已配置模型中选择，也可以为不同 agent 或 command 指定不同模型。

Agents 系统 🤖

OpenCode 支持与 Claude Code 类似的 agent 机制，包括 primary agents 和 subagents。

内置 Agents

Build - 默认开发模式，启用所有工具
Plan - 只读分析模式，不修改代码
General - 用于复杂研究任务的 subagent
Explore - 用于快速代码库探索的 subagent

在会话中按 Tab 可以切换 primary agent。

自定义 Agents

把 agent 放到 .opencode/agent/ 目录中：

.opencode/agent/review.md：

---
description: Code review without modifications
mode: subagent
model: deepseek/deepseek-chat
permission:
  edit: deny
  bash: ask
---

You are a code reviewer. Focus on:
- Security vulnerabilities
- Performance issues
- Best practices
- Code maintainability

Provide constructive feedback without making changes.

也可以直接写在 opencode.json 里：

{
  "agent": {
    "review": {
      "description": "Code review without modifications",
      "mode": "subagent",
      "model": "deepseek/deepseek-chat",
      "tools": {
        "write": false,
        "edit": false
      }
    }
  }
}

通过 @ 提及来调用 subagent：

@review analyze this authentication code

更多细节请参考 OpenCode Agents Documentation。

自定义 Commands ⚡

你可以在 .opencode/command/ 中创建可复用 command：

.opencode/command/test.md：

---
description: Run tests with coverage
agent: build
model: moonshot/moonshot-v1-128k
---

Run the full test suite with coverage report.
Analyze failures and suggest fixes.

也可以写在 opencode.json 中：

{
  "command": {
    "test": {
      "template": "Run the full test suite with coverage report.\nAnalyze failures and suggest fixes.",
      "description": "Run tests with coverage",
      "agent": "build",
      "model": "moonshot/moonshot-v1-128k"
    }
  }
}

使用时直接用 / 调用：

/test

Command 特性

参数：支持 $ARGUMENTS、$1、$2 等。

Create a React component named $ARGUMENTS with TypeScript support.

Shell 输出：使用 !command`` 注入命令结果。

Recent commits:
!`git log --oneline -10`

Review these changes.

文件引用：通过 @ 引用文件。

Review @src/components/Button.tsx for performance issues.

详细说明请查看 OpenCode Commands Documentation。

MCP Server Integration 🔌

OpenCode 支持和 Claude Code 一样的 MCP（Model Context Protocol）服务器，因此你可以直接复用已有配置。

配置格式

{
  "mcp": {
    "all-in-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["pipx", "run", "all-in-mcp"],
      "environment": {
        "APAPER": "true",
        "GITHUB_REPO_MCP": "true"
      }
    }
  }
}

如果你做学术研究，需要配置 all-in-mcp（详细介绍可参考我们的 Claude Code 配置指南），设置方式几乎一样：

# Install all-in-mcp
pipx install all-in-mcp

# Configure in opencode.json
# (same as shown above)

可用工具会自动出现：

search-iacr-papers
search-google-scholar-papers
search-cryptobib-papers
download-iacr-paper
read-pdf

远程 MCP 服务器

OpenCode 同样支持远程 MCP：

{
  "mcp": {
    "context7": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

更多示例请参考 OpenCode MCP Documentation。

从 Claude Code 迁移 🔄

如果你正从 Claude Code 迁移，可以直接参考下面这份映射：

文件结构

Claude Code	OpenCode
`.claude/`	`.opencode/`
`.claude/agents/`	`.opencode/agent/`
`.claude/commands/`	`.opencode/command/`
`.claude/settings.json`	`opencode.json`
`.claude/.mcp.json`	`opencode.json` 中的 `mcp` 段

配置映射

Claude Code settings.json：

{
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(git add:*)"]
  },
  "enableAllProjectMcpServers": true
}

OpenCode opencode.json：

{
  "permission": {
    "bash": {
      "git add*": "allow",
      "*": "ask"
    }
  },
  "mcp": {
    "my-mcp-server": {
      "enabled": true
    }
  }
}

Agent 迁移

Claude Code .claude/agents/blog-writing.md：

---
name: blog-writing
description: Professional blog writing
---
Transform drafts into polished posts...

OpenCode .opencode/agent/blog-writing.md：

---
description: Professional blog writing
mode: subagent
---
Transform drafts into polished posts...

Command 迁移

Command 语法几乎一样。通常只需要把文件从 .claude/commands/ 移动到 .opencode/command/，再调整 frontmatter：

Claude Code：

---
name: test
description: Run tests
---

OpenCode：

---
description: Run tests
agent: build
---

实际工作流示例 🌟

下面是一套使用多 provider 的典型工作流：

# 1. Initialize project with DeepSeek (fast and cheap)
opencode
/models
# Select deepseek/deepseek-chat

# 2. Initial code generation
Add user authentication with JWT tokens

# 3. Switch to KIMI-K2 for complex reasoning
/models
# Select moonshot/moonshot-v1-128k

Analyze the security implications of this auth implementation

# 4. Use Qwen-Code for refactoring
/models
# Select cerebras/qwen3-coder

Refactor the authentication code following best practices

# 5. Final review with GLM-4.6
/models
# Select zai/glm-4

Review the complete authentication system and documentation

这种多 provider 方式，能让你在每一步都针对成本、速度和能力做更优选择。

关键优势 🎯

Provider 独立性：可在 75+ provider 间切换，而不必改动工作流。

成本优化：简单任务用便宜模型，复杂任务用强模型。

面向未来：没有厂商锁定。一个 provider 停掉，直接切另一个。

相同特性：agents、commands、MCP servers 的体验与 Claude Code 基本一致。

开源：社区驱动、透明可见。

灵活配置：JSON 或 Markdown 都能配，全局或项目级都支持。

总结 🚀

OpenCode 提供了与 Claude Code 同样强大的 AI 编程体验，但没有厂商锁定问题。支持 DeepSeek、KIMI-K2、Qwen-Code、GLM-4.6 以及另外 70 多个 provider，这意味着你可以为每项任务自由选择最合适的模型。

迁移路径也很平滑：目录结构相近、agent/command 语法兼容、MCP 集成方式一致。你现有的工作流基本都能直接迁过去。

现在就开始构建一个 provider-agnostic 的 AI 编程工作流：

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
opencode