国内免登录用上 Claude Science:一份不挑 API 供应商的全流程教程

官方安装命令被墙、又没有 Claude 付费账号?这篇教你绕过地理封锁安装 Claude Science,并用任意一家大模型 API(火山引擎、DeepSeek、Kimi、智谱、OpenAI、甚至本地模型)替代官方接口——全程无需登录 Claude 账号。

⚡ 本仓库是一个可复用的 Hermes Skill

这份教程不只是文章——它本身就是一个结构化的 Hermes Agent skill(SKILL.md)。如果你用 Hermes 或任何兼容 SKILL.md 格式的 AI Agent,clone 到 skills 目录即可被自动加载:以后只需说一句"帮我装 Claude Science",AI 就会照这套流程执行,不用每次重新教。

git clone https://github.com/8lampard8/claude-science-cn.git \
  ~/.hermes/skills/software-development/claude-science-byok

不用 Hermes 也没关系,直接照着下文或 SKILL.md 一步步跑即可,脚本和参考配置都能单独使用。

📌 仓库内容

文件	说明
README.md	完整图文教程(即下文)
SKILL.md	可复用技能文件(AI Agent 可加载,含触发条件/步骤/排坑/验证清单)
scripts/install-claude-science.sh	下载 + SHA256 校验 + 安装二进制
scripts/cs-start.sh	一键启动(自动检测补丁 / 刷新令牌 / 启动服务)
references/providers.md	8 家 API 供应商的现成配置(火山引擎/DeepSeek/智谱/硅基/OpenAI/Ollama/vLLM/中转)
patches/volcengine-v3-url-fix.patch	火山引擎 /v3 端点 URL 修复

上游代理项目:Jyx0208/claude-science-api-bridge

适用于 Claude Science 0.1.15 + claude-science-api-bridge v0.2.9。不绑定任何一家模型供应商,有 Anthropic 原生端点的优先用 anthropic 模式,否则用 openai 模式。

一、先说清楚:Claude Science 是什么,为什么国内用不了

如果说 Claude Code 改变的是程序员写代码的方式，那么 Claude Science 瞄准的就是科研工作流本身。它不是一个普通聊天窗口，而是 Anthropic 面向科学研究推出的本地科研工作台：可以运行 Python / R / shell 分析流程，连接科学数据库和实验室工具，管理本地、服务器或 HPC 上的计算环境，并把数据处理、代码、图表、对话和结果溯源保存在同一个项目里。

对科研用户来说，这一点非常关键。传统 AI 聊天工具能帮你解释概念、改代码、写摘要，但一旦进入真实科研流程，问题就会变成：数据在哪里？代码怎么跑？图表怎么复现？引用是否可靠？几个月后还能不能追溯这张图是怎么生成的？Claude Science 的价值正在这里：它把“问答式 AI”推进到“可执行、可复现、可审计”的科研工作台。

官方介绍里，Claude Science 支持单细胞 RNA-seq、进化分析、蛋白结构、化学信息学等生命科学场景；可以查询 60+ 科学数据库，管理 Python 和 R 内核，渲染蛋白、分子结构、基因组轨道和 PDF，并让每个图表、表格、notebook 都带上生成它的代码、环境和对话记录。换句话说，它强的不是“帮你写一段回答”，而是能陪你从文献调研、数据清洗、建模分析、画图迭代，一直走到论文草稿和结果复盘。

但问题也很现实：Claude Science 在国内并不好用。

第一，访问门槛高。Claude Science 目前是 beta，官方支持 macOS 和 Linux，并面向 Pro、Max、Team、Enterprise 等付费计划开放。按照 Claude 官方价格页，Pro 月付为 20 美元，Max 从 100 美元/月起，Team 也按席位收费。对个人研究者、学生、小课题组来说，这已经不是一个“顺手试试”的成本。

第二，账号和地区限制更麻烦。国内用户访问 Claude 相关服务本身就不稳定，注册、登录、支付、风控都可能卡住；企业和机构用户还会遇到更严格的主体限制。近期香港、海外主体、云服务中转等方式也不再稳定，Anthropic 对来自中国相关主体的访问管控越来越严格。很多人不是不想付费，而是连稳定进入官方体系都很难。

这就造成了一个很尴尬的局面：Claude Science 恰恰是科研用户最需要的那类 AI 工具，但国内用户最难稳定、低成本、合规地使用它。本文的重点，正是围绕这个现实问题展开：在理解 Claude Science 科研价值的前提下，梳理它的能力边界、部署门槛，以及国内研究者可以考虑的本地化、BYOK 或替代工作流方案。

二、原理一句话版

Claude Science  →  本地代理(127.0.0.1:9876)  →  你自己的大模型 API
        ↑                    ↑
   以为在连官方        实际转发给火山引擎/DeepSeek/Kimi/...
   (靠补丁+假token)    (Anthropic格式↔OpenAI格式自动转换)

代理做两件事:一是把 Claude Science 发出的 Anthropic 格式请求,翻译成你的 API 能听懂的格式(OpenAI 或 Anthropic 原生);二是伪造一个本地登录态,让 Claude Science 不去找 claude.ai 验证。

三、你需要准备什么

• 一台 Linux 机器,或 Windows 上的 WSL 2(推荐 Ubuntu 24.04+;Ubuntu 20.04 也能用,见后文注意事项)
• 任意一家大模型 API 的密钥和地址(下面会列支持的供应商)
• 会复制粘贴终端命令即可

本文以 WSL Ubuntu 为例。macOS 流程更简单(官方有一键安装包),可参考代理项目自带文档。

四、第一步:安装 Claude Science(绕过封锁)

claude.ai 被墙了,但存放二进制的下载 CDN downloads.claude.ai(Google Cloud Storage)没有被墙。我们直接从 CDN 下载,再校验完整性:

# 1. 确认 ~/.local/bin 存在并在 PATH 里
mkdir -p ~/.local/bin
grep -q '.local/bin' ~/.profile || echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.profile
source ~/.profile

# 2. 下载校验清单(含版本号和 SHA256)
curl -fsSL https://downloads.claude.ai/claude-science/latest/manifest.json

# 3. 下载 Linux 二进制(约 150MB)
curl -fSL https://downloads.claude.ai/claude-science/latest/linux-x64 \
  -o ~/.local/bin/claude-science
chmod +x ~/.local/bin/claude-science