我的 AI 终端配置清单

本文记录我在 Claude Code（CLI）这套 AI 终端里接入的 MCP、插件、技能，以及运行环境的关键设置，方便换机复刻，也供同好参考。

全部为个人本机配置，不涉及任何具体业务项目。

一、MCP Server（模型上下文协议服务）

MCP 是给 AI 终端扩展"外部能力"的标准协议：终端把一个服务以 stdio/HTTP 形式拉起来，服务把自己的工具（tool）暴露给模型调用。共接入 2 个。

1. codegraph ------ 代码知识图谱

把整个代码仓库的符号、调用边、文件结构预先计算成一张 SQLite 知识图谱，读查询亚毫秒级，索引落后写入约 1 秒（文件 watcher 维护）。核心卖点是替代 Read + Grep 循环：一次调用就能拿到相关符号的逐行带行号源码 + 它们之间的调用路径（含回调、React re-render、JSX children 等动态分派 hop，普通 grep 跟不到）+ 影响面摘要。

安装：全局 npm 安装 CLI（包名带 scope，是 @colbymchenry/codegraph，别装成同名占位包）
bash 复制代码
```
npm i -g @colbymchenry/codegraph
```
接入 Claude Code ：
bash 复制代码
```
codegraph install
```

项目内初始化索引 ：在项目根执行

bash 复制代码

codegraph init      # 首次构建索引（产物落在 .codegraph/，建议 gitignore）
codegraph sync      # 增量同步
codegraph status    # 查看索引状态
``

核心工具 ：codegraph_explore ------ 输入自然语言问题或一组符号/文件名，返回相关符号源码 + 调用路径 + 影响面。Shell 兜底命令：codegraph explore "<问题>"
使用原则 ：仓库根有 .codegraph/ 才用；没有就跳过，全靠 grep/read。

2. lanhu-mcp ------ 蓝湖设计稿转代码

让 AI 直接读取蓝湖设计稿数据，实现 Design to Code。能拉标注数据、语义化组件树、Design Tokens，下载切图并本地化，还能直接生成前端代码。

安装：作为项目级 MCP，配置在项目根 .mcp.json，用 npx 按需拉起

json 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "lanhu-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["dc-lanhu-mcp-server"],
      "env": {
        "LANHU_COOKIE": "<你的蓝湖 Cookie>",
        "LANHU_AUTHORIZATION": "<你的 Basic Token>"
      }
    }
  }
}

凭证获取 ：LANHU_COOKIE 从浏览器登录态复制；LANHU_AUTHORIZATION 是固定 Basic Token。⚠️ 均为个人凭证，.mcp.json 必须加进 .gitignore，别提交别外传
核心能力 （部分）：
- 设计稿详情 / 预览图 / 标注数据（图层树，含尺寸/位置/颜色/字体）
- 完整结构化数据（绝对坐标 @1x + 全量样式 fill/border/shadow/typography + Tokens）
- DDS 语义化 UI 组件树（NavBar/Avatar/Input/ImageText 等，含 row/col 布局，300% 精确还原用）
- 基于 DDS 生成 Vue 3 SFC / HTML 代码
- 一键下载：HTML/CSS + CDN 切图本地化
兜底经验 ：拉稿失败时------扁平稿直接下封面读图；下载报 Parse Error 用 curl --ignore-content-length 绕过

项目级 MCP 在 .mcp.json 配好后，还需在项目的 .claude/settings.local.json 里 enabledMcpjsonServers 放行才会启用。

二、Plugins（插件）

superpowers（v6.2.0）

一套面向编码 Agent 的完整软件开发方法论，由一组可组合的技能 + 初始指令构成。核心思想：让 Agent 先想清楚再动手------遇到需求先做头脑风暴和设计探索，拿到 spec 后再写实现计划，计划经审核后再用"子 Agent 驱动开发"自动推进，全程强调 TDD / YAGNI / DRY。技能会自动触发，无需手动调用。

安装：在 Claude Code 里用斜杠命令装插件

bash 复制代码

# 方式一：官方 marketplace（推荐）
/plugin install superpowers@claude-plugins-official

# 方式二：社区 marketplace
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace

装完在 /plugin 里启用即可，它自带 session-start hook，从第一条消息起就生效。重装同命令即升级。

自带 14 个技能 ：
- 流程类（优先级最高，先定方法再做实现） ：brainstorming（创意/需求/设计探索，开发前必走）、systematic-debugging（遇 bug/异常/测试失败先走）、writing-plans（多步任务计划编写）、executing-plans（计划落地执行，含审查检查点）、subagent-driven-development（本会话内执行独立任务）、dispatching-parallel-agents（并行 agent 派发）
- 质量/收尾类 ：requesting-code-review（完工/合并前自查）、receiving-code-review（接收 review 反馈）、verification-before-completion（完成前验证）、finishing-a-development-branch（分支收尾）
- 工程实践类 ：test-driven-development（TDD）、using-git-worktrees（git worktree 隔离）、writing-skills（写技能）、using-superpowers（会话起始，确立技能发现与调用规则）
详细使用教程：我的文档

三、Skills（技能）

技能 = 一段打包好的指令，在匹配场景时由终端自动加载，指导 Agent 用特定方式干活。按作用域分两类。

1. 全局个人技能（`~/.claude/skills/` → 软链 `~/.agents/skills/`）

所有项目通用。

技能	作用
`find-skills`	在开放技能生态中发现并安装新技能（"有没有能做 X 的技能"）
`frontend-design`	前端视觉设计指导------配色、字体、版式的有意为之，避免模板化默认风格
`git-commit`	用 conventional commit 规范执行提交：自动推断 type/scope、智能暂存、生成提交信息
`skill-creator`	从零创建/修改/优化技能，可跑 eval 做基准测试与描述触发准确度调优

安装方式 ：这些技能本身多来自社区生态。最省事的装法是用 find-skills 技能或直接把技能目录放进 ~/.claude/skills/（终端会自动扫描 SKILL.md）。~/.agents/skills/ 是跨终端（Cursor/Codex/Cline 等）共享的软链根目录，结构为目录内一个 SKILL.md（带 frontmatter 描述触发场景）+ 可选 references/ 资源。

2. 插件/终端内置技能

即上文 superpowers 自带的 14 个技能，以及 Claude Code 内置技能（如 claude-api、init、security-review、update-config、keybindings-help、loop、run、dataviz、simplify、fewer-permission-prompts 等），随插件/终端自带，无需单独安装。

四、运行环境与关键设置

集中在全局 ~/.claude/settings.json，摘录几项关键配置：

项	值	说明
`model`	`fable`	默认模型，可随会话切换
`effortLevel`	`xhigh`	推理强度拉满
`permissions.defaultMode`	`default`	默认权限模式
`skipWebFetchPreflight`	`true`	WebFetch 跳过预检
`autoCompactEnabled`	`true`	上下文自动压缩
`HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY`	`http://127.0.0.1:7890`	本机代理
`ENABLE_TOOL_SEARCH`	`false`	关闭工具按需加载（全量进上下文）
`DISABLE_AUTOUPDATER`	`1`	关闭自动更新
`CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC`	`1`	关闭非必要遥测
`CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS`	`1`	关闭实验性 beta

改设置最省事的入口是 /config（主题、模型这类简单项直接调）；涉及 env、permissions、hooks 的改动才手动编辑 settings.json / settings.local.json。

五、配置文件索引

文件	作用
`~/.claude/CLAUDE.md`	全局个人指令（风格、约定等）
`~/.claude/settings.json`	全局设置（env / model / 权限 / 插件启用）
`~/.claude.json`	全局 MCP（codegraph）+ 各项目级配置
`~/.claude/plugins/installed_plugins.json`	已装插件清单
`~/.claude/plugins/known_marketplaces.json`	插件市场登记
`<项目>/.mcp.json`	项目级 MCP（如 lanhu-mcp，含个人凭证，需 gitignore）
`<项目>/.claude/settings.local.json`	项目级权限白名单、项目级 MCP 放行
`~/.claude/skills/`	全局个人技能目录
`<项目>/.codegraph/codegraph.db`	codegraph 知识图谱索引（gitignore）

一句话总结这套配置的思路：MCP 管"外部能力接入"，插件管"工作流方法论"，技能管"具体场景怎么做"------三者叠加，让 AI 终端从一个"会写代码的对话模型"变成一个有纪律、有工具、有记忆的工程搭档。

我的 AI 终端配置清单