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https://github.com/arch3rPro/1Panel-Appstore.git
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一个智能的API代理工具，专门用于拦截和重定向OpenAI API请求到自定义后端服务。支持多后端配置、动态模型映射和流式响应处理。
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## 📢 引言
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1. Trae IDE 目前支持自定义模型服务商，但是仅支持列表内固定的模型服务商，不支持自定义 base_url，所以无法使用自己的API服务。
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2. Github上有不少提出相关的Issue，但是官方基本处于不处理状态，如：[增加自定义模型服务商 base_url 的能力](https://github.com/Trae-AI/Trae/issues/1206)、[自定义 AI 路由 Custom AI API Endpoint](https://github.com/Trae-AI/Trae/issues/963)
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3. 基于上述情况，开发了Trae-Proxy，以代理方式将OpenAI的API请求转发到自定义后端，同时支持自定义模型ID映射和动态后端切换。
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4. 希望官方早日上线自定义base_url的能力，使Trae成为真正可自定义的IDE。
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https://github.com/arch3rPro/Trae-Proxy/blob/main/asset/IDE-Chat.png?raw=true
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## 📸 截图
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<div align="center">
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<table>
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<tr>
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<td align="center">
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<h3>Custom-Model</h3>
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/arch3rPro/Trae-Proxy/refs/heads/main/asset/Custom-Model.png" alt="Custom-Model" width="330">
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<br>
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<em>支持自定义Openai兼容API</em>
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</td>
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<td align="center">
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<h3>IDE-Builder</h3>
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/arch3rPro/Trae-Proxy/refs/heads/main/asset/IDE-Chat.png" alt="IDE-Chat" width="290">
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<br>
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<em>接入的Qwen3-Coder-Plus模型</em>
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</td>
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</tr>
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</table>
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</div>
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## ✨ 主要功能
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- **智能代理**: 拦截OpenAI API请求并转发到自定义后端
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- **多后端支持**: 配置多个API后端，支持动态切换
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- **模型映射**: 自定义模型ID映射，无缝替换目标模型
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- **流式响应**: 支持流式和非流式响应模式切换
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- **SSL证书**: 自动生成和管理自签名证书
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- **Docker部署**: 一键容器化部署，支持生产环境
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## ⚠️ 声明
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1. **Trae-Proxy** 是一个拦截和重定向OpenAI API请求到自定义后端服务的工具，不涉及任何修改和逆向官方软件的行为。
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2. 本工具仅用于学习和研究目的，使用者应遵守相关法律法规和服务条款。
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3. 理论上不仅是TraeIDE，其他支持接入OpenAI SDK或API的服务的IDE或者客户端，都可以无缝接入。
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## 🚀 快速开始
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Trae-Proxy安装和使用分为以下几个步骤：
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1. Trae-Proxy服务端安装、配置、启动；
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2. 客户端安装自签名证书，修改Hosts映射；（将openai域名转发到代理服务上）
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3. IDE中添加模型，服务商选择OpenAI，自定义模型ID，输入API密钥；
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### 使用Docker Compose（推荐）
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone https://github.com/arch3rpro/trae-proxy.git
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cd trae-proxy
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# 启动服务
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docker-compose up -d
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# 查看日志
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docker-compose logs -f
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```
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### 手动部署
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```bash
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 生成证书
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python generate_certs.py
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# 启动代理服务器
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python trae_proxy.py
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```
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### 配置文件结构
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Trae-Proxy 使用YAML格式的配置文件 `config.yaml`：
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```yaml
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# Trae-Proxy 配置文件
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# 代理域名配置
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domain: api.openai.com
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# 后端API配置列表
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apis:
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- name: "deepseek-r1"
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endpoint: "https://api.deepseek.com"
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custom_model_id: "deepseek-reasoner"
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target_model_id: "deepseek-reasoner"
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stream_mode: null
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active: true
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- name: "kimi-k2"
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endpoint: "https://api.moonshot.cn"
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custom_model_id: "kimi-k2-0711-preview"
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||
target_model_id: "kimi-k2-0711-preview"
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||
stream_mode: null
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||
active: true
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||
- name: "qwen3-coder-plus"
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||
endpoint: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode"
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||
custom_model_id: "qwen3-coder-plus"
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||
target_model_id: "qwen3-coder-plus"
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||
stream_mode: null
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||
active: true
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# 代理服务器配置
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server:
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port: 443
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debug: true
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```
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## 🖥️ 客户端配置
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### 1. 获取服务器自签证书
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从服务器复制CA证书到本地：
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```bash
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# 从服务器复制CA证书
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scp user@your-server-ip:/path/to/trae-proxy/ca/api.openai.com.crt .
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```
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### 2. 安装CA证书
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#### Windows 系统
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1. 双击 `api.openai.com.crt` 文件
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2. 选择"安装证书"
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3. 选择"本地计算机"
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4. 选择"将所有证书放入下列存储" → "浏览" → "受信任的根证书颁发机构"
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5. 完成安装
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#### macOS 系统
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1. 双击 `api.openai.com.crt` 文件，系统会打开"钥匙串访问"
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2. 将证书添加到"系统"钥匙串
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3. 双击导入的证书，展开"信任"部分
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4. 将"使用此证书时"设置为"始终信任"
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5. 关闭窗口并输入管理员密码确认
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### 3. 修改hosts文件
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#### Windows 系统
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1. 以管理员身份编辑 `C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts`
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2. 添加以下行（替换为您的服务器IP）：
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```
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your-server-ip api.openai.com
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```
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#### macOS 系统
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1. 打开终端
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2. 执行 `sudo vim /etc/hosts`
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3. 添加以下行（替换为您的服务器IP）：
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```
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your-server-ip api.openai.com
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```
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### 4. 测试连接
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```bash
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curl https://api.openai.com/v1/models
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```
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如果配置正确，您应该能看到代理服务器返回的模型列表。
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## 🔧 系统要求
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- **服务器端**: Python 3.9+, OpenSSL, Docker
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- **客户端**: 管理员权限（修改hosts文件、安装证书）
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## 📁 项目结构
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```
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trae-proxy/
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├── trae_proxy.py # 主代理服务器
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├── trae_proxy_cli.py # 命令行管理工具
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├── generate_certs.py # 证书生成工具
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├── config.yaml # 配置文件
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├── docker-compose.yml # Docker部署配置
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├── requirements.txt # Python依赖
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└── ca/ # 证书和密钥目录
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```
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## 🔍 实现原理
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```
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+------------------+ +--------------+ +------------------+
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| DeepSeek API +--->+ +--->+ Trae IDE |
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| Moonshot API +--->+ +--->+ VSCode |
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| Aliyun API +--->+ Trae-Proxy +--->+ JetBrains |
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| Self-hosted LLM +--->+ +--->+ OpenAI Clients |
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| Other API Svcs +--->+ | | |
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+------------------+ +--------------+ +------------------+
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Backend Services Proxy Server Client Apps
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## 💡 使用场景
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- **API代理**: 将OpenAI API请求转发到私有部署的模型服务
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- **模型替换**: 使用自定义模型替换OpenAI官方模型
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- **负载均衡**: 在多个后端服务之间分发请求
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- **开发测试**: 本地开发环境中的API模拟和测试
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## 📝 许可证
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本项目采用MIT许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。
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