Claude Code+GLM 4.5打造编程助手保姆级教程，从零开始配置MCP服务器!

前段时间 Claude Code 不是在国内断供了嘛，看海内外媒体都在疯狂测评国产大模型效果。

智谱 AI 的 GLM 4.5 还挺受欢迎的。

毕竟在 Agentic Coding 评测中，GLM-4.5 在 52 个真实编程任务中表现接近 Claude Sonnet 4。

先来看看国内外网友的评价：

GLM-4.5 刚发布的时候，逛逛也写过相关测评，感兴趣的看看。

看了下智谱 AI 的官网，最近推出了高性价比的 3 个 GLM Coding 编程神器套餐 套餐，每月最低仅需 20 元。

不犹豫，我直接入手了 Max 那一款，体验一下。

我使用 Claude Code + GLM 4.5 搞了一个每日开源热榜文章生成助手。

一句话发出去，它就能自己搜索今天最热门的开源项目，然后打开浏览器登录微信公众号，自己写文章。

上面视频是效果演示，我就输入了一句话：请搜索今天 GitHub Trending 的热门开源项目，进行总结后打开公众号后台，新建一个文章把总结内容复制进去。

它真的自己搜索，自己写文章了。。。

大模型浪潮来临之前，我就想想想过这种场景，没想到真的快成真了。。这3 年太魔幻了。

下面从零带你完成 Claude Code + GLM 4.5 的初始化配置，建议收藏。

① 新建 API Key

前往智谱的开放平台，去申请一个 API Key，后面会用到。

如果没有 token 可用，可以使用下面这个我的专属链接订阅套餐，第一次购买 5 折，而且应邀再减 10%。

② 配置环境

建议你新建一个目录，然后 cd 到你的项目目录下面，输入下面这两行命令。

然后在 Claude Code 里面输入/status，就能看到目前基于的 API 配置和模型了。

到这里，你就能使用 Claude Code + GLM 4.5 尽情玩耍了。

先随便输入一个指令看看效果：生成一个 3d 的世界，里面有绵羊、小狗、兔子、树木、楼房，能够交互，有很多细节。

下面是生成的效果，我在这个 3D 的世界来回蹦哒，哈哈哈哈哈

再试一个联网搜索的 Case：

生成一个美观的 ppt，介绍一下 glm 4.5 模型、Claude Code。并且把 GLM 4.5 接入到Claude Code 的步骤也写进去，包括安装 claude code、生成 api key、配置环境，检查是否生效等等。

可以看下面的视频，生成的 PPT 信息基本正确。

而且如何安装 Claude Code、如何配置 GLM 4.5 、如何验证这些配置也是对的。

这是因为 GLM 4.5 配备了一个特牛的联网搜索 MCP ，能够搜索全网的信息，不用担心信息过时。

你只需要输入下面这个命令，就能在你的 Claude Code 中配置成功这个 MCP 了。

后面会根据你的任务，自己决策要不要调用这个 MCP 来搜索网络信息。

除了联网搜索 MCP，智谱还有专属视觉理解 MCP Server（, 让你的 Code Agent 拥有眼睛，视觉理解。

使用如下命令配置视觉理解 MCP。

这篇教程涉及到的 MCP 有：

① 智谱的联网搜索 MCP：web-search-prime

② 视觉理解 MCP：zai-mcp-server

③ 浏览器自动化 MCP： playwright

其中① 和② 在上面已经介绍了安装方式，playwright 安装也很简单，直接在 Claude Code 里面输入：安装一下 playwright 这个 MCP Server 配置一下，就行了。

最上面介绍的搜索最热开源项目生成文章，就用到了 联网搜索 MCP 和浏览器自动化 MCP 完成。

后面还可以继续优化，比如写进公众号的文章是带排版的，争取一句话解放双手 hhhhh

PS：目前逛逛 GitHub 的文章都不是使用 AI 生成哦，AI 生成的文章如果质量不高或者没办法通俗解释开源项目的价值，我不会采用的，请各位读者放心。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在”能用模型不会调优”的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

智谱 AI GLM 教程

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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