موجه Claude Code: استخدام أي نموذج خلفي مع أدوات MCP وتنفيذ الحماية

يقوم Claude Code بتوجيه جميع طلباته عبر أي نقطة نهاية API متوافقة مع Anthropic تشير إليها. غيّر متغير بيئة واحد وستقوم بتشغيل Qwen أو DeepSeek أو GLM أو MiniMax عبر سير عمل Claude Code الوكيل الكامل — بما في ذلك استدعاء أدوات MCP وتحرير الملفات وتنفيذ bash — دون لمس باقي إعداداتك.

يغطي هذا الدليل كيفية عمل التوجيه، وكيفية تكوين نقطة نهاية Novita AI كخلفية لك، وكيفية تدفق استدعاءات أدوات MCP عبر إعداد موجه، وكيفية تشغيل تنفيذ الأدوات بشكل آمن في Novita Agent Sandbox.

ما هو موجه Claude Code؟

في مصطلحات Claude Code، “الموجه” هو أي نقطة نهاية API متوافقة مع Anthropic يرسل إليها Claude Code طلباته. افتراضيًا، تكون نقطة النهاية هذه هي API الخاص بـ Anthropic في api.anthropic.com. من خلال تعيين ANTHROPIC_BASE_URL، تقوم بإعادة توجيه هذه الطلبات إلى مزود مختلف — مزود يقبل نفس تنسيق API ويعيد الردود بنفس الهيكل.

يستحق هذا الأمر الفهم الواضح: Claude Code لا يعرف ولا يهتم بالمزود الذي يقف خلف نقطة النهاية التي تم تكوينها. يرسل طلب رسالة بتنسيق Anthropic، ويقرأ ردًا بتنسيق Anthropic، ويستمر. يتولى الموجه — سواء كان Novita AI أو وكيلًا مستضافًا ذاتيًا أو مجمعًا تابعًا لجهة خارجية — اختيار النموذج والاستدلال وتنسيق الردود بشفافية.

ثلاثة أسباب عملية لاستخدام موجه:

• الوصول إلى النماذج: النماذج مفتوحة الوزن مثل Qwen3-Coder و MiniMax M2.7 و GLM-4.7 غير متوفرة على نقطة نهاية Anthropic. التوجيه عبر Novita AI يمنحك الوصول إليها جميعًا داخل نفس سير عمل Claude Code.
• إدارة التكاليف: النماذج مفتوحة الوزن عبر مزودين مثل Novita تكلف عادةً أقل بكثير لكل مليون رمز من نماذج Anthropic المغلقة. بالنسبة لجلسات الوكيل عالية الحجم حيث يقوم النموذج بمئات استدعاءات الأدوات، فإن هذا الفرق في التكلفة يتراكم.
• قدرات متخصصة: بعض النماذج مفتوحة الوزن مدربة خصيصًا لاستدعاء الوظائف واستخدام الأدوات متعددة الخطوات، وهو ما يتطلبه تكامل MCP في Claude Code بالضبط. اختيار نموذج مضبوط لدقة استدعاء الأدوات بدلاً من نموذج عام يمكن أن يقلل من استدعاءات الأدوات الفاشلة أو المشوهة في سير العمل المعقد.

كيف يعمل توجيه Claude Code

ثلاثة متغيرات بيئة تتحكم في التوجيه:

المتغير	الغرض
ANTHROPIC_BASE_URL	نقطة نهاية API. غيّر هذا لتوجيه عبر مزود مختلف.
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN	مفتاح API للمصادقة في نقطة النهاية الهدف.
ANTHROPIC_MODEL	معرف النموذج المراد استخدامه. يجب أن يتطابق مع اصطلاح التسمية للمزود الهدف.

عند تعيين ANTHROPIC_BASE_URL، يرسل Claude Code جميع طلبات الاستدلال إلى عنوان URL هذا بدلاً من https://api.anthropic.com. يجب أن تنفذ نقطة النهاية الهدف تنسيق API للرسائل الخاص بـ Anthropic — نفس هيكل الطلب والاستجابة الذي تستخدمه نماذج Claude الأصلية.

تفصيل مهم: أسماء النماذج المستعارة لـ Anthropic (sonnet، opus، haiku) تحل فقط بشكل صحيح مقابل نقطة نهاية Anthropic الخاصة. عند استخدام موجه تابع لجهة خارجية، اضبط ANTHROPIC_MODEL على معرف النموذج المحدد للمزود بدلاً من الاسم المستعار. الاسم المستعار مثل sonnet الذي يتم تمريره إلى نقطة نهاية غير تابعة لـ Anthropic سيؤدي إما إلى الفشل أو إرجاع نموذج غير متوقع.

ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL هو فتحة نموذج ثانية للمهام الخلفية الداخلية لـ Claude Code: التلخيص، وضغط السياق، والاستدلال الخفيف بين الخطوات. توجيه هذا إلى نموذج أسرع وأرخص يحافظ على انخفاض تكاليف الجلسة دون التأثير على جودة ردود نموذجك الأساسي.

إعداد Novita AI كموجه لك

توجد نقطة نهاية Novita AI المتوافقة مع Anthropic في https://api.novita.ai/anthropic. تقبل نفس تنسيق الطلب الذي يرسله Claude Code أصلاً وتدعم مجموعة واسعة من النماذج مفتوحة الوزن، بما في ذلك متخصصي البرمجة والمتغيرات المحسنة لاستدعاء الأدوات.

الخطوة 1: احصل على مفتاح API الخاص بـ Novita

1. سجل في novita.ai — يتم تضمين أرصدة تجربة مجانية عند التسجيل.
2. افتح إدارة المفاتيح في لوحة التحكم الخاصة بك.
3. انقر على إنشاء مفتاح جديد، ثم انسخ المفتاح فورًا (يظهر مرة واحدة فقط)، واحفظه بشكل آمن.

الخطوة 2: تكوين البيئة

macOS / Linux:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<your-novita-api-key>"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="deepseek/deepseek-v4-flash"

Windows (PowerShell):

$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.novita.ai/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "<your-novita-api-key>"
$env:ANTHROPIC_MODEL = "qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
$env:ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL = "deepseek/deepseek-v4-flash"

Windows (Command Prompt):

set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<your-novita-api-key>
set ANTHROPIC_MODEL=qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek/deepseek-v4-flash

الخطوة 3: تشغيل Claude Code

claude .

يبدأ Claude Code في الدليل الحالي ويوجه جميع الاستدلالات عبر Novita AI. تعمل أدوات MCP وتحرير الملفات وتنفيذ bash بنفس الطريقة تمامًا كما في الإعداد الأصلي لـ Anthropic.

النماذج المتاحة على Novita AI

النموذج	معرف Novita للنموذج	القوة الأساسية
Qwen3-Coder 480B	qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct	توليد الكود، الاستدلال طويل السياق
MiniMax M2.7	minimax/minimax-m2.7	دقة استدعاء الأدوات الوكيلة
DeepSeek V4 Flash	deepseek/deepseek-v4-flash	التكرار السريع، كفاءة التكلفة
GLM-4.7	zai-org/glm-4.7	البرمجة والمهام الوكيلة متعددة الخطوات
Kimi K2 Instruct	moonshotai/kimi-k2-instruct	استخدام الأدوات، قواعد الأكواد الرياضية الثقيلة

تعمل هذه النماذج مفتوحة الوزن على بنية تحتية حديثة من GPU، لكن تكلفتها لكل رمز عادة ما تكون أقل بكثير. في المهام مثل جلسات إعادة الهيكلة الممتدة أو توليد الاختبارات الآلية — حيث يقوم Claude Code بعشرات استدعاءات الأدوات — يهم هذا الفرق في التكلفة لكل رمز عمليًا.

تحقق من novita.ai/llm-api للحصول على قائمة النماذج الحالية والمعرفات المؤكدة قبل الانتهاء من التكوين الخاص بك. قد تتغير توفر النماذج والمعرفات مع إضافة المزودين للعروض أو تحديثها.

توجيه استدعاءات الأدوات عبر MCP

طبقة استدعاء الأدوات في Claude Code هي MCP — بروتوكول سياق النموذج. عند إضافة خادم MCP باستخدام claude mcp add، يتصل Claude Code به عند بدء الجلسة ويحمل الأدوات التي يعرضها. أثناء الجلسة، يقرر LLM الموجه متى يستدعي تلك الأدوات، وما الوسائط التي يمررها، وكيف يتصرف بناءً على النتائج.

تقسيم التوجيه مهم: الخلفية LLM (موجة Novita AI الخاصة بك) تتعامل مع جميع الاستدلالات — أي الأدوات التي يجب استدعاؤها، وبأي ترتيب، وبأي وسائط. خادم MCP يتعامل مع التنفيذ — يتلقى استدعاءات الأدوات، وينفذ الإجراء الأساسي، ويعيد النتائج. يقوم Claude Code بالتنسيق بينهما.

عمليًا، هذا يعني أن جودة دعم استدعاء الأدوات لموجهك تحدد مدى موثوقية إكمال المهام المعقدة متعددة الخطوات. النموذج الذي يولد وسائط استدعاء دالة مشوهة أو يفشل في الاستمرار بعد أخطاء الأداة سيتوقف في منتصف المهمة. النماذج المضبوطة بدقة على سير عمل استدعاء الوظائف — مثل Qwen3-Coder و MiniMax M2.7 — تتعامل مع هذه التسلسلات بشكل أكثر اتساقًا.

إضافة خادم MCP إلى إعداد موجه

# خادم محلي (نطاق المشروع) — يقوم Claude Code بتشغيل العملية
claude mcp add my-server -- python my_server.py

# خادم HTTP عن بعد — يتصل بخادم قيد التشغيل بالفعل
claude mcp add remote-server --transport http https://your-server.example.com/mcp

يتصل خيار HTTP البعيد بخادم يعمل بشكل مستقل. هذه هي البنية التي صُممت من أجلها Novita Agent Sandbox: يبقى خادم MCP قيد التشغيل ويقوم بإنشاء مثيلات Sandbox عند الطلب عند ورود استدعاءات الأدوات.

تشغيل تنفيذ الأدوات في Agent Sandbox

عندما تتضمن أدوات MCP تشغيل كود أو معالجة ملفات أو استدعاء أنظمة خارجية، فأنت تريد أن يحدث هذا التنفيذ في بيئة معزولة بدلاً من جهاز التطوير الخاص بك. توفر Novita Agent Sandbox هذا كخدمة سحابية مدارة.

مثيل Sandbox هو حاوية معزولة قصيرة العمر ينشئها خادم MCP عندما يطلق Claude Code أداة تنفيذ كود. توفر كل حاوية ما يلي:

• نظام ملفات معزول: منفصل عن المضيف، لا شيء يتسرب بين الجلسات
• بيئة مثبتة مسبقًا: Python مع حزم علوم البيانات والبرمجة النصية الشائعة
• بدء سريع: بدء بارد أقل من 200 مللي ثانية، مناسب لتسلسلات استدعاء الأدوات منخفضة زمن الوصول
• فوترة بالثانية: تدفع فقط مقابل وقت التنفيذ النشط
• تنفيذ Shell و Python: وصول كامل لسطر الأوامر لسير العمل متعدد اللغات

يبدو تدفق البيانات في إعداد Claude Code موجه مع Sandbox كما يلي:

Claude Code
  → يرسل طلبات الاستدلال إلى Novita LLM API (الموجه)
  → يتلقى قرارات استدعاء الأدوات من النموذج
  → يعيد توجيه استدعاءات الأدوات إلى خادم MCP
    → ينشئ خادم MCP مثيل Novita Sandbox
    → ينفذ Sandbox الكود ويعيد الإخراج
    → يعيد خادم MCP النتائج إلى Claude Code
  → يستدل Novita LLM API على النتائج، ويقرر الخطوة التالية

يحافظ هذا الفصل على احتواء تنفيذ الكود غير الموثوق به مع إعطاء موجه LLM رؤية كاملة للنتائج للاستدلال متعدد الخطوات.

لاستخدام Novita Sandbox من داخل معالج أدوات MCP، قم بتثبيت SDK:

pip install novita-sandbox

ثم قم بإنشاء واستخدام مثيل Sandbox داخل تنفيذ أداتك:

from novita_sandbox.code_interpreter import Sandbox

def run_code_tool(code: str, api_key: str) -> dict:
    sandbox = Sandbox.create(
        template="code-interpreter-v1",
        api_key=api_key,
        domain="sandbox.novita.ai",
        timeout=300,
    )
    result = sandbox.run_code(code, language="python")
    sandbox.kill()
    return {
        "output": result.logs,
        "error": result.error,
    }

يأتي قالب code-interpreter-v1 مثبتًا مسبقًا مع pandas و numpy و matplotlib وحزم أخرى شائعة الاستخدام، لذا فإن معظم مهام تحليل البيانات والبرمجة النصية تعمل دون خطوات إعداد إضافية.

اختيار نموذج لسير العمل الثقيل بالأدوات

يؤثر اختيار النموذج على شيئين في إعداد Claude Code الموجه: جودة الاستدلال لتحديد ما يجب فعله، وموثوقية استدعاء الأدوات لتنفيذه بشكل صحيح. هذان الأمران لا يرتبطان دائمًا — النموذج الذي يستدل جيدًا في المهام مفتوحة النهاية قد يولد مخططات استدعاء دالة غير متناسقة عندما يكون للأدوات أنواع وسائط معقدة.

Qwen3-Coder 480B يؤدي أداءً جيدًا في مهام البرمجة طويلة الأفق حيث يحتاج Claude Code إلى قراءة العديد من الملفات، وتخطيط نهج، وتنفيذ تسلسل تحرير متعدد الخطوات. معالجته الطويلة للسياق تعني أنه أقل عرضة لفقدان تتبع نتائج الأدوات السابقة في منتصف مهمة معقدة.

MiniMax M2.7 مضبوط للدقة الوكيلة — على وجه التحديد، تم تصميمه لتقليل استدعاءات الأدوات غير الصحيحة والتعامل مع تسلسلات الأدوات متعددة المنعطفات حيث تبني كل خطوة على النتيجة السابقة. بالنسبة لإعدادات MCP التي تحتوي على عدة أدوات مترابطة، تقلل هذه الدقة من عدد حلقات الاسترداد المطلوبة.

DeepSeek V4 Flash هو الخيار العملي لـ ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL. إنه سريع ورخيص، والمهام التي يقوم Claude Code بتفريغها إلى النموذج الصغير — تلخيص الجلسة، وضغط السياق — لا تتطلب نفس عمق الاستدلال مثل مهام البرمجة الأساسية.

ملاحظة عملية واحدة: إذا كنت تقوم ببناء خادم MCP مخصص بأدوات تحتوي على العديد من المعلمات الاختيارية أو المخططات المتداخلة، فاختبر دقة استدعاء النموذج بأمثلة تمثيلية قبل النشر في جلسة طويلة الأمد. أخطاء استدعاء الأدوات أقل إزعاجًا عند اكتشافها مبكرًا.

الأسئلة الشائعة

هل يمكنني استخدام أي موجه LLM مع Claude Code، وليس فقط Novita AI؟

نعم. أي خدمة تنفذ API رسائل Anthropic في عنوان URL الأساسي الخاص بها تعمل. يشمل ذلك LiteLLM المكون بتنسيق Anthropic، والوكلاء المستضافون ذاتيًا، أو خدمات التوجيه التجارية الأخرى. عيّن ANTHROPIC_BASE_URL على نقطة النهاية تلك، وANTHROPIC_AUTH_TOKEN على المفتاح المناسب، وANTHROPIC_MODEL على معرف النموذج الذي تتعرف عليه نقطة النهاية.

هل تعمل أدوات MCP عند التوجيه عبر مزود غير تابعة لـ Anthropic؟

نعم. يعمل MCP على طبقة Claude Code، وليس على مستوى API. يؤثر الموجه فقط على النموذج الذي يقوم بالاستدلال حول استخدام الأدوات. طالما أن النموذج يدعم استدعاء الدوال بتنسيق رسالة Anthropic، فإن أدوات MCP تعمل بنفس الطريقة بغض النظر عن المزود.

لماذا لا يعمل الاسم المستعار sonnet عند التوجيه عبر Novita AI؟

يتم حل الأسماء المستعارة لنماذج Anthropic (sonnet، opus، haiku) بواسطة نقطة نهاية Anthropic، وليس بواسطة Claude Code. عند التوجيه عبر مزود تابع لجهة خارجية، لا يكون حل الأسماء المستعارة لـ Anthropic مشمولاً. عيّن ANTHROPIC_MODEL على معرف نموذج محدد من المزود الخاص بك بدلاً من ذلك.

كيف أعود إلى نماذج Anthropic الأصلية؟

قم بإلغاء تعيين متغيرات التوجيه للجلسة الحالية:

unset ANTHROPIC_BASE_URL
unset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
unset ANTHROPIC_MODEL
unset ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL

يعود Claude Code إلى ما هو موجود في ملف الإعدادات الخاص بك أو الإعداد الافتراضي لـ Anthropic API عند التشغيل التالي.

هل هناك حمل زائد لزمن الوصول من استخدام موجه تابع لجهة خارجية؟

هناك قفزة شبكة إضافية صغيرة. بالنسبة للجلسات التفاعلية، هذا عادةً غير ملحوظ. بالنسبة لخطوط الأنابيب الآلية الحساسة لزمن الوصول، تحقق من أرقام زمن الوصول المنشورة للمزود قبل الالتزام. تنشر Novita AI مقاييس زمن الاستدلال والإنتاجية من خلال وحدة تحكم مقاييس LLM.

هل يتطلب Agent Sandbox مفتاح API منفصلًا عن موجه LLM؟

لا. يعمل مفتاح API لـ Novita AI لكل من LLM API و Agent Sandbox. نفس المفتاح الذي تستخدمه لـ ANTHROPIC_AUTH_TOKEN هو ما تمرره إلى Sandbox.create() في تنفيذ أداة MCP الخاصة بك.

مقالات موصى بها

• أمر إضافة MCP في Claude Code: كيفية تثبيت خوادم MCP في Claude Code
• النموذج الافتراضي لـ Claude Code: كيفية التغيير والتبديل واختيار النموذج المناسب
• بناء خادم MCP لتنفيذ الكود عن بعد باستخدام Novita Sandbox ومكتبة mcp-use

---

المصادر التي تم التحقق منها في 16 يوليو 2026: وثائق متغيرات البيئة لـ Claude Code، LLM API لـ Novita AI، Agent Sandbox لـ Novita.