1. 为什么我要把 MyCodeAgent 接到 TaoToken 上跑
MyCodeAgent 是一个面向学习的 Claude Code 风格代码代理框架，用 Function Calling 驱动工具调用，内置 LS、Glob、Grep、Read、Write、Edit、Bash 等工具，还支持 Skills、Task 子代理和 MCP 扩展。它适合想搞懂「代码代理内部到底怎么运转」的开发者——工具协议怎么定义、上下文怎么压缩、Trace 怎么落盘，这些在闭源产品里看不到的东西，它都摊开给你看。
但真跑起来会遇到一个很实际的问题：模型通道怎么配。MyCodeAgent 默认走 OpenAI 兼容接口，你得填 API Key、Base URL、模型名。如果每个项目都单独申请一套 Key，管理起来很碎；换模型时又要改一堆环境变量。我试过把 MyCodeAgent 的模型通道统一收到 TaoToken 上，用一份 Key 覆盖多个模型，配置只改一个settings.json骨架就能跑通。
这篇就聚焦本地配置落地：给你一份可复制的settings.json骨架，把 TaoToken 作为统一 Key/API 通道接进去，然后做一次端到端验证——确认代理能正常发起 Function Calling 工具调用并拿到结果。全程不需要你改 MyCodeAgent 的核心代码，只动配置层。
适合谁看：已经在本地 clone 了 MyCodeAgent、想跑通第一个工具调用链的开发者；或者想学 Claude Code 风格代理框架、但卡在模型接入这一步的人。下面从环境准备开始，一步步来。
2. 前置准备：TaoToken 通道与 MyCodeAgent 环境
2.1 先拿到 TaoToken 的 Key 和接入地址
TaoToken 在这里扮演的角色是「统一模型通道」：你用它提供的 Key 和 API 地址，就能以 OpenAI 兼容格式调用后端模型。MyCodeAgent 本身支持自定义base_url和api_key，所以对接很自然。
你需要准备两样东西：
- 一个 API Key：在 TaoToken 控制台的 API Keys 页面创建，形如
sk-开头的一串字符。 - 接入地址：
https://taotoken.net/api，这是 OpenAI 兼容的根路径，MyCodeAgent 会在后面拼/v1/chat/completions之类的端点。
创建 Key 的入口在这里：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite 。建议单独建一个给 MyCodeAgent 用的 Key，方便后面按项目排查用量。
注意：Key 只显示一次，创建后立刻复制到本地安全位置。不要写进会提交到 Git 的文件里。
2.2 确认 MyCodeAgent 的依赖装好了
MyCodeAgent 要求 Python 3.8+。如果你还没拉代码，先做这一步：
git clone https://github.com/YYHDBL/MyCodeAgent.git cd MyCodeAgent python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 用 .\venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt依赖里包含openai、pydantic、mcp、anyio、rich、prompt_toolkit。装完后可以用pip list | grep openai确认 openai SDK 在列。MyCodeAgent 的 Function Calling 走的就是这个 SDK 的 tool 调用能力，所以版本别太旧。
2.3 理解 settings.json 在项目里的位置
MyCodeAgent 的配置分两层：一层是.env里的环境变量（模型、上下文窗口、Trace 开关等），另一层是项目根目录的mcp_servers.json（MCP 工具）。而我们要做的settings.json骨架，是把「模型通道」这一块单独抽出来，让 Key、Base URL、模型名集中管理，避免散落在多个.env里。
这个骨架不是 MyCodeAgent 原生强制的文件，而是我推荐的一种组织方式：用一个 JSON 描述「供应商 → 通道 → 模型」的映射，再在启动脚本里读它、注入环境变量。这样你换模型时只改 JSON，不动代码。
3. 可复制的 settings.json 骨架与加载脚本
3.1 settings.json 骨架
在项目根目录新建settings.json，内容如下。把sk-你的Key换成 2.1 里拿到的真实 Key：
{ "default_provider": "taotoken", "providers": { "taotoken": { "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-你的Key", "models": { "main": "claude-sonnet-4-20250514", "light": "claude-haiku-4-20250514" } } }, "runtime": { "temperature": 0.7, "context_window": 128000, "compression_threshold": 0.8, "enable_agent_teams": false, "trace_enabled": true, "trace_dir": "memory/trace" } }几个字段说明一下。base_url用 TaoToken 的 API 根路径，不带任何查询参数。models.main是主代理用的模型，models.light是 Task 子代理用的轻量模型——MyCodeAgent 支持主/轻量模型分离，子代理跑轻量模型能省成本。runtime里是上下文和 Trace 相关开关，enable_agent_teams先关着，等基础链路跑通再开。
注意：
settings.json含明文 Key，务必加进.gitignore。可以再建一个settings.example.json提交到仓库，把 Key 留空。
3.2 加载脚本：把 JSON 注入环境变量
MyCodeAgent 读的是环境变量，所以需要一个加载器把settings.json转成os.environ。在scripts/下新建load_settings.py：
import json import os from pathlib import Path def load_settings(path: str = "settings.json") -> dict: cfg_path = Path(path) if not cfg_path.exists(): raise FileNotFoundError(f"settings file not found: {path}") with cfg_path.open("r", encoding="utf-8") as f: cfg = json.load(f) provider_name = cfg["default_provider"] provider = cfg["providers"][provider_name] os.environ["OPENAI_API_KEY"] = provider["api_key"] os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = provider["base_url"] os.environ["DEFAULT_MODEL"] = provider["models"]["main"] os.environ["LIGHT_LLM_MODEL_ID"] = provider["models"]["light"] os.environ["LIGHT_LLM_API_KEY"] = provider["api_key"] os.environ["LIGHT_LLM_BASE_URL"] = provider["base_url"] runtime = cfg.get("runtime", {}) os.environ["TEMPERATURE"] = str(runtime.get("temperature", 0.7)) os.environ["CONTEXT_WINDOW"] = str(runtime.get("context_window", 128000)) os.environ["COMPRESSION_THRESHOLD"] = str(runtime.get("compression_threshold", 0.8)) os.environ["ENABLE_AGENT_TEAMS"] = str(runtime.get("enable_agent_teams", False)).lower() os.environ["TRACE_ENABLED"] = str(runtime.get("trace_enabled", True)).lower() os.environ["TRACE_DIR"] = runtime.get("trace_dir", "memory/trace") return cfg if __name__ == "__main__": cfg = load_settings() print("loaded provider:", cfg["default_provider"]) print("main model:", os.environ["DEFAULT_MODEL"])这个脚本做了三件事：读 JSON、把供应商信息写进OPENAI_API_KEY/OPENAI_BASE_URL、把主/轻量模型分别注入。MyCodeAgent 的 openai SDK 客户端会自动读这两个环境变量，所以不用改它的初始化代码。
3.3 在启动入口挂上加载器
打开scripts/chat_test_agent.py，在文件最顶部、导入 MyCodeAgent 模块之前，加两行：
from load_settings import load_settings load_settings()顺序很关键：必须在 MyCodeAgent 创建 LLM 客户端之前执行，否则环境变量还没生效。加完后，启动 CLI 时就会自动走 TaoToken 通道。
如果你不想改原文件，也可以写一个包装脚本scripts/run_with_taotoken.py：
from load_settings import load_settings load_settings() import runpy runpy.run_path("scripts/chat_test_agent.py", run_name="__main__")然后python scripts/run_with_taotoken.py启动。这样原文件保持干净，升级时不容易冲突。
4. 端到端验证：让代理发起一次工具调用
4.1 启动并观察通道是否生效
先跑加载器自检：
python scripts/load_settings.py预期输出：
loaded provider: taotoken main model: claude-sonnet-4-20250514如果这里报FileNotFoundError，说明settings.json不在当前工作目录，检查你是不是在项目根目录执行。如果 Key 字段是空的，检查 JSON 里有没有漏填。
接着启动交互式 CLI：
python scripts/run_with_taotoken.py启动后你会看到 MyCodeAgent 的 Enhanced CLI UI，带工具调用树和 token 统计。如果通道配错，通常在这一步就会报 401 或连接错误，而不是等到发消息才报——因为初始化时会做一次模型探测。
4.2 触发 Function Calling：读一个文件
在 CLI 里输入一句会触发工具调用的话，比如：
帮我读一下 README.md 的前 20 行，然后告诉我这个项目支持哪些内置工具MyCodeAgent 的主代理会走 Function Calling 流程：LLM 返回一个tool_calls，指定调用Read工具，参数是path=README.md、limit=20。工具执行后返回统一响应结构（status/data/text/stats），再回传给 LLM 生成最终回答。
你要观察三个信号：
- CLI 里出现工具调用树，显示
Read节点和它的参数。 - token 统计有数字变化，说明请求确实打到了 TaoToken 通道。
- 最终回答里包含 README 的真实内容，而不是模型编的。
如果这三样都出现，说明「TaoToken 通道 → Function Calling → 工具执行 → 结果回传」这条链路是通的。
4.3 验证 MCP 调用链
基础工具跑通后，再验证 MCP。在项目根目录建mcp_servers.json：
{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "./"] } } }这个 MCP 服务提供文件系统访问工具。重启 CLI 后，输入：
用 MCP 的文件系统工具列出当前目录下的所有 .py 文件主代理会先通过 MCP 客户端拉起npx子进程，拿到该服务暴露的工具列表，再决定调用哪个。你会在 Trace 里看到 MCP 工具的注册和调用记录。这一步能跑通，说明 MyCodeAgent 的 MCP 扩展链路和 TaoToken 通道是兼容的——因为 MCP 工具调用最终也是通过 Function Calling 协议走的。
4.4 看 Trace 确认调用链落盘
验证完别忘了看 Trace。默认TRACE_ENABLED=true、TRACE_DIR=memory/trace，跑完一次会话后：
ls memory/trace/你会看到 JSONL 和 HTML 两种文件。打开 HTML，里面是可视化的工具调用树，每个节点带耗时、token 数、输入输出。JSONL 适合用脚本做批量分析。这一步是 MyCodeAgent 相比很多 Demo 型项目的优势——行为可追溯，出问题能复现。
5. 本篇常见错排查
5.1 401 Unauthorized 或 invalid api key
最常见的原因是 Key 没生效。按顺序查：settings.json里api_key是否填了真实值；load_settings()是否在创建客户端之前调用；环境里有没有旧的OPENAI_API_KEY覆盖了它。可以在加载器里加一行print(os.environ["OPENAI_API_KEY"][:8])确认前 8 位对得上。
另一个可能是base_url写成了带/v1的完整路径。TaoToken 的根路径是https://taotoken.net/api，openai SDK 会自己拼/v1/chat/completions，你多写一层就 404 或 401。
5.2 模型名报 model not found
settings.json里的模型名必须是 TaoToken 通道支持的标识。如果你不确定有哪些可用，去模型对话页面实际发一条消息，看它用的模型标识是什么：https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite 。把那里能跑通的模型名填进models.main。
5.3 工具调用不触发，模型只回文本
如果模型只输出自然语言、不返回tool_calls，通常是模型本身对 Function Calling 支持不好，或者系统提示词里的工具描述没注入。先确认你用的模型支持 tool use；再检查 MyCodeAgent 的prompts/目录有没有被正确加载。换一个工具调用能力更强的模型通常能解决。
5.4 MCP 服务起不来
npx命令找不到，说明 Node.js 没装或不在 PATH。MCP 服务是独立子进程，和 Python 环境无关，需要单独装 Node。另外mcp_servers.json里的args路径要写对，相对路径是相对于启动 CLI 时的工作目录，不是相对于 JSON 文件。
5.5 上下文超限或响应变慢
长会话下如果CONTEXT_WINDOW设得比模型实际窗口大，会触发截断策略。检查COMPRESSION_THRESHOLD是否合理（0.8 表示用到 80% 就开始压缩）。工具输出过长时，MyCodeAgent 会把超限部分写到tool-output/，你可以调TOOL_OUTPUT_MAX_LINES控制阈值。响应变慢往往是历史压缩在跑，看 Trace 里的耗时分布能定位。
6. 把通道固定下来，继续往上搭
配置跑通之后，建议把settings.json骨架固化到你的开发流程里：新项目直接复制这份骨架，只改models字段就能换模型。如果你要长期跑编码类任务、或者搭多角色 Agent 协作，可以看看 Coding Plan 的额度方案，比按次调用更适合高频场景：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite 。
接入细节和参数说明都在文档里，遇到通道层面的问题可以先翻这里：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。Key 管理和用量查看在控制台：https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite 。
MyCodeAgent 本身还在持续维护，AgentTeams 是实验性功能，默认关闭。等你把基础工具调用和 MCP 链路跑顺了，再把enable_agent_teams打开，用TeamCreate+Task(mode="persistent")试多角色协作。到那一步，你就不只是「会用 Agent」，而是能读懂它每一步为什么这么走了。
