Claude Code离线安装方案揭秘

油墨香^_^

232人浏览 · 2026-07-06 14:17:01

油墨香^_^ · 2026-07-06 14:17:01 发布

在企业内网或完全无外网的环境下部署Claude Code，其核心思路可以高度概括为：在有网的环境中完成“准备”，再将整个“运行时”搬运到内网。这通常有两种主流路径：一是基于Node.js/npm的依赖打包方案，二是利用社区提供的原生二进制或便携版方案。

🚀 方案一：基于 npm 的离线依赖打包 (通用性最强)

这种方法的核心是 node_modules 文件夹本身就包含了所有运行所需文件。它的优势在于能完整保留官方npm包的所有依赖关系，适配性最广。

第一步：在有网机器上准备环境

1. 环境要求

有网机器：需安装 Node.js (v18+) 和 npm，操作系统应与目标内网机器保持一致（如均为Windows x64），因为 npm install 会自动下载适配当前平台的二进制文件。

2. 新建项目并安装 Claude Code
找一个空目录，通过命令行执行以下操作，即可将 Claude Code 及其所有依赖下载到本地：

bash

# 1. 初始化一个空项目
mkdir claude-offline
cd claude-offline
npm init -y

# 2. 安装 Claude Code
npm install @anthropic-ai/claude-code

执行后，node_modules 文件夹便包含了 Claude Code 主程序及其依赖的所有包。

3. (可选) 生成依赖清单用于审计
如果需要清晰的依赖列表，可以使用此命令导出为JSON文件，方便查阅或编写下载脚本：

bash

npm ls --all --json > deps-full.json

4. 打包整个 node_modules 文件夹
将整个文件夹压缩成一个文件，方便传输：

Windows (PowerShell): Compress-Archive -Path .\node_modules -DestinationPath .\node_modules.zip
Linux/macOS: zip -r node_modules.zip node_modules

第二步：在内网机器上部署

1. 解压并放置文件
将 node_modules.zip 拷贝到内网机器并解压，例如解压到 D:\claude-offline\node_modules。

2. 配置环境变量 (至关重要)
系统需要知道 claude 命令在哪里。将 Claude Code 的可执行文件所在路径添加到系统的 PATH 环境变量中。

Windows: 可执行文件通常位于 node_modules\@anthropic-ai\claude-code-win32-x64，将此路径添加到系统Path变量。
Linux/macOS: 可执行文件通常是一个软链接，位于 node_modules/.bin/claude，可以将其链接到系统已有路径，如 sudo ln -s $(pwd)/node_modules/.bin/claude /usr/local/bin/claude。

配置完成后，在新打开的终端中执行 claude --version 验证是否成功。

第三步：配置本地模型服务

由于无法连接Anthropic官方API，需要让Claude Code指向一个本地或内网部署的、兼容OpenAI API格式的模型服务，例如 Ollama、LM Studio、GPUStack 等。

在用户目录下创建配置文件 ~/.claude/settings.json (Windows路径为 C:\Users\你的用户名\.claude\settings.json)，内容如下：

json

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "任意占位符",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://你的内网模型服务地址:端口/v1",
    "ANTHROPIC_MODEL": "你部署的模型名称",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}

ANTHROPIC_BASE_URL：最关键，必须指向本地模型服务的API端点。
ANTHROPIC_MODEL：模型名称必须与服务商提供的完全一致，可通过 curl http://地址:端口/v1/models 查询。
CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER：务必设为 "0"，否则本地模型推理速度会严重下降。

为了跳过首次启动时的联网检查，还需要创建 ~/.claude.json 文件 (Windows路径 C:\Users\你的用户名\.claude.json) 并填入：

json

{ "hasCompletedOnboarding": true }

完成以上步骤后，即可在内网终端中运行 claude 命令，开始使用本地模型进行AI编程辅助。

🎯 方案二：直接使用编译好的二进制文件 (更简洁)

社区提供了多种“开箱即用”的Claude Code版本，它们将运行环境与代码打包在一起，省去了Node.js环境配置的麻烦。

原生二进制版 (ClaudeCage): 基于Bun运行时和Bubblewrap沙箱技术，被打包成一个单文件可执行程序，无任何外部依赖，性能优越，并自带文件系统访问隔离，提升安全性。
便携版 (ClaudeCodePortable): 专为Windows设计，将Node.js、Git等依赖全部打包，解压即用，甚至支持集成到右键菜单，非常方便。
专用下载工具 (cc-download): 一个脚本工具，支持带代理下载Claude Code的官方原生二进制包（适用于Windows/Linux/macOS），并提供离线安装包选项，下载后可直接上传至内网服务器运行。