背景
因为朋友需要这个使用kimi code内部接入ds(deepseek),研究了下,如果使用插件,首先要你直接登录,使用插件内部的cli,但要付费;所以为了不花钱,我看到插件还可以允许使用这个你本地的kimi code cli,只不过需要在设置中的Kimi: Executable Path 输入框,填入你的kimi cli的执行地址。我看到很少有讲这个,可能因为kimi code大家用的不多,下面就介绍下。
执行步骤
首先,确定你的kimi code cli是使用npm安装的还是采用的windows原生的,带有.exe文件的版本,因为vscode插件在executable path 识别时 无法识别npm 版本的路径,所以这里采用windows原生的版本, 我使用的git windows 窗口 所以下面这个命令可以识别:
# git bash命令 curl -LsSf https://cdn.kimi.com/binaries/kimi-cli/install.sh | bash # powershell命令 irm https://cdn.kimi.com/binaries/kimi-cli/install.ps1 | iex安装完成后
可以检查用命令 直接在vscode的powershell终端输入
# 验证安装成功是否 kimi --version # 查找kimi的.exe执行文件路径 where.exe kimi显示版本就说明已经安装成功
同时执行查找路径命令 记住这个路径 等会要填入kimi的设置中的读取cli路径框中。
下面需要配置文件,因为现在kimi cli 已经不采用npm版本的 /providers 配置第三方模型,windows原生的1.48版本最新的 要求使用配置文件 config.toml
这个文件我看官方文档写的文件路径填入配置文件 发现不对,所以我自己又多试了一步 发现就对了,我建议可以两个都写一样的配置文件,如果你要使用插件的话。都可以自己试试。
# 全部路径默认是 c:/user/用户名/ --> ~ ~/.kimi-code/config.toml # 但是我配置到了这个文件后并没有识别到这个我自己配置的模型,所以我使用了以下路径的配置文件 就识别成功了 ~/.kimi/config.toml# config.toml 文件的配置内容 default_model = "deepseek/deepseek-v4-pro" default_permission_mode = "manual" default_plan_mode = false merge_all_available_skills = true telemetry = true # 正确:providers 顶层普通字典,每个服务商单独 [providers.名称] [providers."managed:kimi-code"] type = "kimi" base_url = "https://api.kimi.com/coding/v1" api_key = "" [providers.deepseek] type = "openai_legacy" base_url = "https://api.deepseek.com/v1" api_key = "填入自己在ds平台的apikey" # 模型映射 [models."kimi-code/kimi-for-coding"] provider = "managed:kimi-code" model = "kimi-for-coding" max_context_size = 262144 [models."deepseek/deepseek-v4-pro"] provider = "deepseek" model = "deepseek-v4-pro" max_context_size = 131072 [models."deepseek/deepseek-v4-pro-1m"] provider = "deepseek" model = "deepseek-v4-pro[1M]" max_context_size = 1048576 [models."deepseek/deepseek-v4-flash"] provider = "deepseek" model = "deepseek-v4-flash" max_context_size = 131072 [thinking] enabled = true effort = "high" [loop_control] max_retries_per_step = 3 reserved_context_size = 50000 [background] max_running_tasks = 4 keep_alive_on_exit = false [[permission.rules]] decision = "allow" pattern = "Read" [[permission.rules]] decision = "deny" pattern = "Bash(rm -rf*)" [[hooks]] event = "PreToolUse" matcher = "Bash" command = "node ~/.kimi-code/hooks/check-bash.mjs" timeout = 5以上是我自己的配置文件,仅供参考。
在vscode终端或者poweshell终端 输入kimi 启动cli,然后输入/model 会发现配置文件的模型都已设置好了。
到这里已经快完成了,打开vscode,安装kimi-code插件 安装带有月之暗面官方标识的。
安装好插件 打开设置(ctrl+,),
输入筛选kimi,然后翻到中间 输入刚才where.exe kimi的路径 再打开kimicode插件 此时还是会显示让你登录 但是你只需要点击skip
发现就可以使用了。当然此方法应该也是可以使用其他模型,可以自己试试。综合官方文档以及自己的尝试,大部分都可以成功。(后续会写一个npm 版本的kimi code接入第三方模型的那个偏简单,只不过无法接入插件,只能自己使用cli)