CC Switch – Einheitliches Verwaltungstool für AI CLI

CC Switch-Anleitung — plattformübergreifendes Verwaltungstool für AI CLI zur zentralen Verwaltung von Provider-Konfigurationen, MCP-Servern und System-Prompts für Claude Code, Codex und Gemini CLI. Anbindung an MoleAPI mit Ein-Klick-Übernahme.

🔀 CC Switch ist ein Open-Source-, plattformübergreifendes Verwaltungstool für AI CLI und unterstützt das Umschalten von Provider-Konfigurationen für Claude Code, Codex und Gemini CLI per Klick, die zentrale Verwaltung von MCP-Servern, die Verwaltung von System-Prompts sowie die Verwaltung von Skills-Erweiterungen, damit du frei zwischen mehreren AI-Programmierassistenten wechseln kannst, ohne Konfigurationsdateien manuell bearbeiten zu müssen.

GitHub-Repository: https://github.com/farion1231/cc-switch
Download: GitHub Releases

Kernfunktionen

🔌 Provider-Verwaltung

Umschalten mit einem Klick — Wechsle mit einem Klick zwischen den API-Konfigurationen von Claude Code, Codex und Gemini, ohne Umgebungsvariablen oder Konfigurationsdateien manuell ändern zu müssen
Unterstützung mehrerer Endpunkte — Für jeden Provider können mehrere Endpunkte konfiguriert werden; unterstützt API Key-Verwaltung und Latenzmessung
4-stufige Modellkonfiguration — Unterstützt die Konfiguration auf vier Modellebenen: Haiku / Sonnet / Opus / Custom

🛠️ MCP-Server-Verwaltung

Zentrale app-übergreifende Verwaltung — Verwaltung der MCP-Server für Claude / Codex / Gemini über ein gemeinsames Panel
Drei Übertragungstypen — Unterstützt stdio, HTTP und SSE (Server-Sent Events)
Automatische Synchronisierung — Einheitlicher Import/Export + bidirektionale Synchronisierung

💬 Prompt-Verwaltung

Mehrere System-Prompt-Vorlagen — Unbegrenzte Presets, schnelles Umschalten
App-übergreifende Unterstützung — Claude (CLAUDE.md), Codex (AGENTS.md), Gemini (GEMINI.md)
Markdown-Editor — CodeMirror 6 + Live-Vorschau

🌐 Unterstützung mehrerer Plattformen

Desktop-Anwendung — Native Installationspakete für Windows, macOS und Linux
Web-Version — Browserbasierte Zugriffslösung für Headless-Server- / SSH-Remote-Umgebungen
CLI-Version — Unterstützt sowohl den interaktiven Kommandozeilenmodus als auch den Befehlsmodus

MoleAPI-Anbindung

CC Switch unterstützt das ccswitch:// Deep-Link-Protokoll und kann Provider-Konfigurationen mit einem Klick von der MoleAPI-Tokenverwaltungsseite importieren.

Konfigurationsschritte

Klicke auf der MoleAPI-Tokenverwaltungsseite auf das Dropdown-Menü des entsprechenden Tokens Wähle im Menü die Option CC Switch aus. Das System startet automatisch die CC Switch-Anwendung und öffnet ein Konfigurationsdialogfenster.
Konfiguration im Dialogfenster abschließen

Erklärung der Felder im Dialogfenster:
- Anwendung: Oben den Anwendungstyp umschalten — Claude / Codex / Gemini; je nach Bedarf die Zielanwendung auswählen
- Name: Einen Namen für diese Konfiguration eintragen (z. B. My Claude), damit sie später in CC Switch leichter erkannt und umgeschaltet werden kann
- Hauptmodell (Pflichtfeld) — Standardmäßig verwendetes primäres Modell
- Haiku-Modell — Leichtgewichtiges, schnelles Modell
- Sonnet-Modell — Ausgewogenes Modell
- Opus-Modell — Leistungsstärkstes Modell
Alle Modelle werden über Dropdown-Listen ausgewählt. Wenn nichts ausgewählt ist, wird „Bitte Modell auswählen“ angezeigt.
Konfiguration abschließen Klicke auf „CC Switch öffnen“, um die Konfiguration in CC Switch zu importieren und direkt zu verwenden; klicke auf „Abbrechen“, um den Vorgang zu verwerfen.

Installationsmethoden

macOS (Homebrew empfohlen)

brew tap farion1231/ccswitch
brew install --cask cc-switch

Windows

Lade das .msi-Installationspaket oder die portable .zip-Version von Releases herunter.

Linux

Lade das .deb-Paket oder .AppImage von Releases herunter.

Für ArchLinux-Benutzer:

paru -S cc-switch-bin

Web-Version (Headless- / SSH-Server)

wget https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/latest/download/cc-switch-web-linux-x64.tar.gz
tar -xzf cc-switch-web-linux-x64.tar.gz
cd cc-switch-web/
./cc-switch-web

Der Standardport ist 17666; der Zugriff erfolgt im Browser über http://localhost:17666.