cc-connect 完全使用手册：把本地 AI 编程助手装进你的聊天软件

事情是这样的。

上个月我在外面吃饭，手机突然弹出一条消息——同事在群里艾特我，说线上有个 bug 需要紧急处理。

我人在外面，没带电脑。

以前遇到这种情况，我只能回一句"晚点处理"，然后整个下午都心神不宁。

但这次不一样。我掏出手机，打开飞书，给一个机器人发了条消息：

"帮我查一下生产环境的错误日志，定位一下这个报错的原因。"

不到两分钟，机器人回复了——日志分析结果、问题定位、修复方案，清清楚楚。

同事以为我偷偷带了电脑，其实我就掏了个手机。

这个机器人背后跑的就是 cc-connect。

cc-connect 到底是什么

一句话说清楚：cc-connect 是一个把本地 AI 编程助手接到聊天软件里的桥梁工具。

你可以在飞书、钉钉、微信、Telegram 上给它发消息，它在你电脑上干活，然后把结果发回来。

它不是 AI 编程助手本身，而是那个"连接器"。

你（手机/平板/电脑）
    │
    ▼
  ┌──────────────┐
  │  飞书/钉钉/   │
  │ 微信/Telegram │  ← 你在聊天软件里发消息
  └──────┬───────┘
         ▼
  ┌──────────────┐
  │  cc-connect  │  ← 运行在你电脑上的桥梁
  └──────┬───────┘
         ▼
  ┌──────────────┐
  │ Claude Code  │  ← 你的本地 AI 编程助手
  │  / Codex     │
  │  / Gemini    │
  └──────────────┘

它支持 7 种 AI 代理和 10 个聊天平台，而且大多数平台不需要公网 IP，不需要内网穿透，不需要折腾什么 ngrok。

为什么你需要 cc-connect

你可能在想：我直接在终端里用 Claude Code 不就行了，为什么要多此一举？

三个场景，你看看有没有共鸣。

场景一：随时随地处理紧急问题

周末在外面，同事在群里艾特你。

以前：回公司、开电脑、连 VPN、打开终端、启动 Claude Code……

现在：直接在聊天软件里让机器人干活。

场景二：摸鱼时突然想到一个需求

中午吃饭刷手机，突然想到项目里有个可以优化的点。

以前：先记下来，回公司再搞，然后忘了。

现在：直接发消息给机器人，吃完饭回来代码已经改好了。

场景三：多项目管理

你同时维护几个项目，每个项目用不同的 AI 代理。

cc-connect 一个进程就能同时管理多个项目，每个项目配不同的机器人和不同的 AI 代理，互不干扰。

安装 cc-connect

前置条件

Node.js 18+（推荐 LTS 版本）
本地已安装好 Claude Code 或其他 AI 代理
网络环境支持长连接通信

方式一：npm 安装（推荐）

npm install -g cc-connect

如果想体验个人微信等新功能，可以装 Beta 版：

npm install -g cc-connect@beta

方式二：下载二进制文件

去 GitHub Releases 下载对应平台的二进制文件：

Windows：cc-connect-windows-amd64.exe
macOS：cc-connect-darwin-amd64 或 cc-connect-darwin-arm64
Linux：cc-connect-linux-amd64 或 cc-connect-linux-arm64

下载后放到系统 PATH 目录下即可。

方式三：源码编译

需要 Go 1.22+：

git clone https://github.com/chenhg5/cc-connect.git
cd cc-connect
make build

配置文件：config.toml

cc-connect 的配置通过 TOML 文件管理。它会按以下顺序查找配置：

-config <路径> 参数（显式指定）
./config.toml（当前目录）
~/.cc-connect/config.toml（全局推荐）

首次运行 cc-connect 会自动在 ~/.cc-connect/ 生成配置模板。

配置结构总览

[global]
log_level = "info"

[[projects]]
name = "my-project"

[projects.agent]
type = "claudecode"

[projects.agent.options]
work_dir = "C:/Users/你的项目路径"
mode = "default"

[[projects.platforms]]
type = "feishu"

[projects.platforms.options]
app_id = "你的 App ID"
app_secret = "你的 App Secret"
allow_from = "你的 Open ID"

核心概念就三个：

projects：项目，每个项目可以配不同的 AI 代理和平台
agent：AI 代理，Claude Code、Codex、Gemini CLI 等
platforms：聊天平台，飞书、钉钉、Telegram 等

支持的 AI 代理

cc-connect 目前支持 7 种 AI 代理：

代理	类型	状态
Claude Code	Anthropic 官方 CLI	✅ 完整支持
Codex	OpenAI 官方 CLI	✅ 完整支持
Cursor Agent	Cursor 的 CLI 模式	✅ 完整支持
Gemini CLI	Google 官方 CLI	✅ 完整支持
Qoder CLI	Qoder 编程助手	✅ 完整支持
OpenCode	开源 AI 编程助手	✅ 完整支持
iFlow CLI	iFlow 编程助手	✅ 完整支持

配置时只需要改 type 字段：

[projects.agent]
type = "claudecode"   # 或 codex / cursor / gemini / qoder / opencode / iflow

支持的聊天平台

平台	连接方式	需要公网 IP？
飞书	WebSocket 长连接	❌ 不需要
钉钉	Stream 模式	❌ 不需要
Telegram	Long Polling	❌ 不需要
Slack	Socket Mode	❌ 不需要
Discord	Gateway	❌ 不需要
QQ（NapCat）	WebSocket	❌ 不需要
LINE	Webhook	✅ 需要
企业微信	Webhook	✅ 需要

大多数平台通过长连接通信，不需要公网 IP，不需要内网穿透。只有 LINE 和企业微信需要暴露 Webhook 地址。

核心功能详解

1. 会话管理

每个用户在 cc-connect 中有独立的会话，上下文完整保留。

在聊天窗口中通过斜杠命令管理会话：

命令	说明
`/new [名称]`	创建新会话
`/list`	列出所有会话
`/switch <ID>`	切换会话
`/current`	显示当前会话信息
`/history [条数]`	查看最近消息
`/usage`	查看配额使用情况
`/stop`	停止当前执行

2. 权限模式

cc-connect 支持 4 种权限模式，可以在聊天中随时切换。

Claude Code 模式：

模式	配置值	行为
默认	`default`	每个工具调用都需要你批准
接受编辑	`acceptEdits` / `edit`	文件编辑自动批准，其他工具仍需要确认
计划模式	`plan`	只做规划，不执行，等你批准后再动手
YOLO	`bypassPermissions` / `yolo`	所有操作自动批准，放手让它干

切换方式：

/mode          # 查看当前模式和所有可用模式
/mode yolo     # 切换到 YOLO 模式
/mode default  # 切回默认模式

其他代理的模式：

Codex 有 Suggest、Auto Edit、Full Auto、YOLO 四种模式。Cursor 有 Default、Force、Plan、Ask 四种模式。Gemini CLI 有 Default、Auto Edit、YOLO、Plan 四种模式。

每种代理的模式含义略有不同，但 YOLO 在所有代理中都是"全自动批准"的意思。

3. API 提供商管理

这是 cc-connect 的一个亮点——你可以在运行时切换 API 提供商，不需要重启服务。

比如你平时用 Anthropic 直连，但偶尔想切到 DeepSeek 或者 AWS Bedrock，直接在聊天里操作就行。

在聊天中切换：

/provider                    # 查看当前提供商
/provider list               # 列出所有配置的提供商
/provider switch relay       # 切换到 relay 提供商
/provider add relay sk-xxx   # 添加新提供商

在配置文件中预配置：

[projects.agent.options]
provider = "anthropic"

[[projects.agent.providers]]
name = "anthropic"
api_key = "sk-ant-xxx"

[[projects.agent.providers]]
name = "relay"
api_key = "sk-xxx"
base_url = "https://api.relay-service.com"
model = "claude-sonnet-4-20250514"

[[projects.agent.providers]]
name = "deepseek"
api_key = "sk-xxx"
base_url = "https://api.deepseek.com/anthropic"
model = "deepseek-v4-pro"

从 cc-switch 导入：

如果你之前用 cc-switch 管理 API 提供商，可以直接导入：

cc-connect provider import --project my-project

4. 模型选择

每个提供商可以预配置多个模型，并给模型起别名方便切换。

[[projects.agent.providers]]
name = "openai"
api_key = "sk-xxx"

[[projects.agent.providers.models]]
model = "gpt-5.3-codex"
alias = "codex"

[[projects.agent.providers.models]]
model = "gpt-5.4"
alias = "gpt"

聊天中切换模型：

/model              # 列出可用模型
/model codex        # 切换到 codex 别名对应的模型
/model gpt-5.4      # 按完整模型名切换

5. 语音消息（语音转文字）

在飞书、企业微信、Telegram 等平台上，你可以直接发语音消息给机器人，cc-connect 会自动转成文字再发给 AI 代理。

前置条件：
- OpenAI 或 Groq 的 API Key（用于 Whisper 语音识别）
- 安装 ffmpeg（用于音频格式转换）

配置：

[speech]
enabled = true
provider = "openai"

[speech.openai]
api_key = "sk-xxx"

6. 语音回复（文字转语音）

AI 代理的回复可以合成语音发回来。目前飞书支持这个功能。

[tts]
enabled = true
provider = "qwen"
voice = "Cherry"
tts_mode = "voice_only"

voice_only 模式：只有用户发了语音消息时，AI 才用语音回复。always 模式：每次都发语音。

7. 图片和文件回传

AI 代理在本地生成的图片、PDF、报告等文件，可以直接发回聊天窗口。

目前飞书和 Telegram 支持这个功能。

当 AI 代理生成了文件，它会自动调用：

cc-connect send --image /绝对/路径/图表.png
cc-connect send --file /绝对/路径/报告.pdf

8. 定时任务（Cron）

用自然语言设置定时任务，让 AI 代理在指定时间自动执行。

在聊天中设置：

/cron add 0 6 * * * 每天早上6点总结 GitHub trending

通过 CLI 设置：

cc-connect cron add --cron "0 6 * * *" --prompt "总结 GitHub trending" --desc "每日趋势"

查看和管理：

/cron              # 列出所有定时任务
/cron del <ID>     # 删除任务
/cron enable <ID>  # 启用任务
/cron disable <ID> # 禁用任务

9. 多机器人中继

在群聊中绑定多个机器人，让不同的 AI 代理协作。

/bind                  # 查看当前绑定
/bind claudecode       # 绑定 Claude Code 项目
/bind gemini           # 绑定 Gemini 项目
/bind -claudecode      # 解绑

绑定后，可以在群聊中让 Claude 和 Gemini 互相讨论：

cc-connect relay send --to gemini "你对这个架构设计怎么看？"

10. 守护进程模式

让 cc-connect 在后台持续运行。

cc-connect daemon install    # 安装为系统服务
cc-connect daemon start      # 启动服务
cc-connect daemon stop       # 停止服务
cc-connect daemon status     # 查看状态
cc-connect daemon logs -f    # 查看日志
cc-connect daemon uninstall  # 卸载服务

11. 多工作区模式

一个机器人服务多个项目，每个频道自动绑定对应的工作目录。

[[projects]]
name = "my-project"
mode = "multi-workspace"
base_dir = "~/workspaces"

聊天中管理：

/workspace              # 查看当前绑定
/workspace bind 项目名   # 绑定本地文件夹
/workspace init git地址  # 克隆仓库并绑定
/workspace list         # 列出所有绑定

平台配置实操

飞书配置

飞书是体验最好的平台之一，WebSocket 长连接，不需要公网 IP。

步骤：

打开飞书开放平台，创建自建应用
开启机器人能力
添加事件 im.message.receive_v1
选择 WebSocket 长连接模式
记录 App ID 和 App Secret
发布应用版本

配置：

[[projects.platforms]]
type = "feishu"

[projects.platforms.options]
app_id = "cli_xxxxxxxxxxxxx"
app_secret = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
allow_from = "你的飞书 Open ID"

钉钉配置

钉钉使用 Stream 模式，也不需要公网 IP。

[[projects.platforms]]
type = "dingtalk"

[projects.platforms.options]
client_id = "dingxxxxxxxxxxxx"
client_secret = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

Telegram 配置

[[projects.platforms]]
type = "telegram"

[projects.platforms.options]
token = "123456:ABC-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

企业微信配置

企业微信需要 Webhook 模式，需要公网 IP 或内网穿透。

[[projects.platforms]]
type = "wecom"

[projects.platforms.options]
corp_id = "wwxxxxxxxxxxxxx"
agent_id = "1000002"
secret = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
port = 8081

启动与验证

配置完成后，启动 cc-connect：

cc-connect --config ~/.cc-connect/config.toml

看到日志输出表示启动成功。去你配置的聊天软件里给机器人发一条消息试试。

如果收到 AI 代理的回复，说明一切正常。

常见问题

机器人不回复

检查三件事：
1. 应用是否已发布（飞书/钉钉需要发布版本）
2. allow_from 权限配置是否正确
3. cc-connect 日志是否有报错

连接异常中断

检查网络稳定性，关闭代理和防火墙。建议使用守护进程模式运行。

权限执行失败

确认工作目录有完整读写权限。可以先切换到 default 模式手动批准一次看看。

语音消息无法识别

确认已安装 ffmpeg，并且 Whisper API Key 配置正确。

如何升级

npm install -g cc-connect@latest

或者用内置的更新命令：

cc-connect update

写在最后

cc-connect 这个项目，让我看到了 AI 编程工具的一个新方向。

以前我们觉得 AI 编程助手是"坐在电脑前才能用的东西"。但 cc-connect 打破了这层限制——它把 AI 从终端里解放出来，放进了我们每天都会打开的聊天软件里。

你不需要专门打开一个 IDE，不需要切换到终端，不需要记住复杂的命令。就在你日常聊天的界面里，发一条消息，AI 就开始干活了。

这种感觉很奇妙。

就像你的电脑突然有了一个"远程遥控器"，而那个遥控器就在你的手机里。

项目开源地址：https://github.com/chenhg5/cc-connect

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谢谢你看我的文章，我们，下次再见。

/ 作者：阳仔
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