La interceptación TLS por antivirus rompe la conexión de Claude Desktop; solución con exclusiones del antivirus
Si Cowork (la aplicación acompañante de escritorio de Claude) sigue mostrando "Claude in Chrome is not connected" mientras que el panel lateral de Claude funciona correctamente, el culpable probable es que tu antivirus realiza inspección TLS en bridge.claudeusercontent.com. El runtime de Node.js de Cowork no confía en el almacén de CA del sistema de Windows, por lo que rechaza el certificado de interceptación.
Confirmar el problema
Ejecuta esto en PowerShell para verificar el emisor del certificado:
$req = [System.Net.WebRequest]::Create("https://bridge.claudeusercontent.com")
try { $req.GetResponse() } catch { }
$req.ServicePoint.Certificate | Format-List Subject, IssuerSi el Issuer es tu marca de antivirus (Norton, Bitdefender, ESET, Kaspersky, Avast…) en lugar de una CA pública (ej., Amazon, Let’s Encrypt), eso confirma el problema.
Solución
- Agrega
*.claudeusercontent.comy*.anthropic.coma la lista de exclusión de escaneo HTTPS de tu antivirus. - Reinicia la aplicación Cowork.
Causa raíz y solicitud
Esto falla silenciosamente para todos los usuarios de Windows con escaneo HTTPS habilitado. El autor sugiere que Anthropic inicie Node con --use-system-ca para respetar el almacén de certificados del sistema, lo que evitaría esto por completo.
Si usas Cowork con Claude y ves este error, revisa primero las exclusiones de tu antivirus: ahorra horas de depuración.
📖 Leer la fuente completa: r/ClaudeAI
👀 Ver también
Por qué la mayoría de los fallos en los pipelines de Claude se deben a los prompts, no a los modelos, y cómo solucionarlo con habilidades
Una publicación de Reddit argumenta que la causa raíz de los fallos en los pipelines de Claude es tratar los prompts como habilidades. La solución: definir contratos de entrada, esquemas de salida y un archivo de aprendizajes, convirtiendo una habilidad en lo que promocionas a v1.
OpenClaw implementa la corrección de costos de API y mejoras en la herramienta de modelo local.
OpenClaw ha lanzado actualizaciones clave que abordan los costos de uso de la API y mejoran las integraciones de herramientas de modelos locales, mejorando la experiencia del desarrollador y la eficiencia operativa.
Corrección de Tiempo de Espera de OpenClaw LLM para Carga de Modelo Frío
Un usuario de Reddit identificó y solucionó un problema específico de tiempo de espera en OpenClaw, donde los LLM locales cargados en frío fallaban después de unos 60 segundos, incluso con tiempos de espera generales más altos configurados. La solución implica ajustar la configuración del tiempo de espera de inactividad del LLM del ejecutor embebido.
