mirror of
https://github.com/arch3rPro/1Panel-Appstore.git
synced 2026-04-15 00:17:12 +08:00
7.0 KiB
7.0 KiB
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。
📢 引言
- 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。
- 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、自定义 AI 路由 Custom AI API Endpoint
- 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。
- 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。 https://github.com/arch3rPro/Trae-Proxy/blob/main/asset/IDE-Chat.png?raw=true
📸 截图
Custom-Model
支持自定义Openai兼容API |
IDE-Builder
接入的Qwen3-Coder-Plus模型 |
✨ 主要功能
- 智能代理: 拦截OpenAI API请求并转发到自定义后端
- 多后端支持: 配置多个API后端，支持动态切换
- 模型映射: 自定义模型ID映射，无缝替换目标模型
- 流式响应: 支持流式和非流式响应模式切换
- SSL证书: 自动生成和管理自签名证书
- Docker部署: 一键容器化部署，支持生产环境
⚠️ 声明
- 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。
- 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。
- 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。
🚀 快速开始
Trae-Proxy安装和使用分为以下几个步骤：
- Trae-Proxy服务端安装、配置、启动；
- 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）
- IDE中添加模型，服务商选择OpenAI，自定义模型ID，输入API密钥；
使用Docker Compose（推荐）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/arch3rpro/trae-proxy.git
cd trae-proxy
# 启动服务
docker-compose up -d
# 查看日志
docker-compose logs -f
手动部署
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 生成证书
python generate_certs.py
# 启动代理服务器
python trae_proxy.py
配置文件结构
Trae-Proxy 使用YAML格式的配置文件 config.yaml：
# Trae-Proxy 配置文件
# 代理域名配置
domain: api.openai.com
# 后端API配置列表
apis:
- name: "deepseek-r1"
endpoint: "https://api.deepseek.com"
custom_model_id: "deepseek-reasoner"
target_model_id: "deepseek-reasoner"
stream_mode: null
active: true
- name: "kimi-k2"
endpoint: "https://api.moonshot.cn"
custom_model_id: "kimi-k2-0711-preview"
target_model_id: "kimi-k2-0711-preview"
stream_mode: null
active: true
- name: "qwen3-coder-plus"
endpoint: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode"
custom_model_id: "qwen3-coder-plus"
target_model_id: "qwen3-coder-plus"
stream_mode: null
active: true
# 代理服务器配置
server:
port: 443
debug: true
🖥️ 客户端配置
1. 获取服务器自签证书
从服务器复制CA证书到本地：
# 从服务器复制CA证书
scp user@your-server-ip:/path/to/trae-proxy/ca/api.openai.com.crt .
2. 安装CA证书
Windows 系统
- 双击
api.openai.com.crt文件 - 选择"安装证书"
- 选择"本地计算机"
- 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"
- 完成安装
macOS 系统
- 双击
api.openai.com.crt文件，系统会打开"钥匙串访问" - 将证书添加到"系统"钥匙串
- 双击导入的证书，展开"信任"部分
- 将"使用此证书时"设置为"始终信任"
- 关闭窗口并输入管理员密码确认
3. 修改hosts文件
Windows 系统
- 以管理员身份编辑
C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts - 添加以下行（替换为您的服务器IP）：
your-server-ip api.openai.com
macOS 系统
- 打开终端
- 执行
sudo vim /etc/hosts - 添加以下行（替换为您的服务器IP）：
your-server-ip api.openai.com
4. 测试连接
curl https://api.openai.com/v1/models
如果配置正确，您应该能看到代理服务器返回的模型列表。
🔧 系统要求
- 服务器端: Python 3.9+, OpenSSL, Docker
- 客户端: 管理员权限（修改hosts文件、安装证书）
📁 项目结构
trae-proxy/
├── trae_proxy.py # 主代理服务器
├── trae_proxy_cli.py # 命令行管理工具
├── generate_certs.py # 证书生成工具
├── config.yaml # 配置文件
├── docker-compose.yml # Docker部署配置
├── requirements.txt # Python依赖
└── ca/ # 证书和密钥目录
🔍 实现原理
+------------------+ +--------------+ +------------------+
| | | | | |
| | | | | |
| DeepSeek API +--->+ +--->+ Trae IDE |
| | | | | |
| Moonshot API +--->+ +--->+ VSCode |
| | | | | |
| Aliyun API +--->+ Trae-Proxy +--->+ JetBrains |
| | | | | |
| Self-hosted LLM +--->+ +--->+ OpenAI Clients |
| | | | | |
| Other API Svcs +--->+ | | |
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| | | | | |
+------------------+ +--------------+ +------------------+
Backend Services Proxy Server Client Apps
💡 使用场景
- API代理: 将OpenAI API请求转发到私有部署的模型服务
- 模型替换: 使用自定义模型替换OpenAI官方模型
- 负载均衡: 在多个后端服务之间分发请求
- 开发测试: 本地开发环境中的API模拟和测试
📝 许可证
本项目采用MIT许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。