文章总结： 文章介绍了开源AI编程工具OpenCode，支持接入多种大模型。内容涵盖可视化界面操作、模型配置、自定义命令、MCP服务及增强插件OhMyOpenCode。实测显示OpenCode功能完善，但若已熟练使用Trae，其并非必选工具。 综合评分： 80 文章分类： 产品介绍

，远没有 Trae 那样一键配置各个常用的MCP服务来的方便。

首先 OpenCode 会自动读取名为 opencode.jsonc 的配置文件，而这个配置文件需要我们手动在项目根目录下的 .opencode 文件夹中创建。

如上图，我配置了两个本地的MCP服务，除了本地的配置方式之外，OpenCode还支持配置远程的MCP服务。具体大家可以查看官方的文档介绍，这里就不过多说明了。

https://opencode.ai/docs/mcp-servers

这个 opencode.jsonc 配置文件除了可以配置mcp服务之外，还可以配置其他的很多信息，更多配置大家可以查看官方的文档：

https://opencode.ai/docs/config/

当你配置好MCP服务之后，就可以在工具中输入命令：/mcp 来查看已配置好的MCP了。

最后，给大家介绍一款能够让OpenCode的能力更上一层楼的插件：Oh My OpenCode ，项目的地址如下，足足有 17.3K stars：

https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode

安装的方法也很简单，只需运行以下两个命令即可快速安装：

npm install bun -gnpx oh-my-opencode install

安装的过程中，这个插件会让大家选择是否具有某些AI厂商的套餐订阅，大家根据实际情况选择即可。

安装好之后，打开OpenCode可以看到对话框中的信息已经发生了变化，从之前的Plan和Build变成了下面这样：

这款插件不仅可以增强OpenCode的多智能体协作和任务调度能力，同时还提供了一个特殊的关键词：ultrawork（或是ulw），当你在发送给AI的提示词中，添加了这个关键词后，就可以进入“开挂模式”，激活全部的增强功能，自动开启多AI智能体协助完成复杂任务。

最后我们来做一组对比实测：在同样使用 GLM-4.7 模型的情况下，给 Trae 和 OpenCode 发送同一条提示词，看看究竟谁的生成效果更好。

这是一个调用智谱API的宠物问诊系统的例子，我给了两个工具相同的提示词，要求二者都使用纯前端实现。下面是Trae的生成效果：

整体没什么大问题，AI也可以正确回复。下面是OpenCode的生成结果，看上去和Trae生成的非常相似，毕竟二者是使用了同一个模型。

最后，小天感觉，如果你已经熟练使用Trae了，那这个OpenCode这款工具大家不是必须要去使用的，经过小天后续的多次实测，同模型的情况下OpenCode并没有什么明显的编程能力的提升。

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：天欣AI 天欣 天欣《一篇文章带你彻底搞懂 OpenCode 这款爆火的AI编程工具》