CursorGateway

将 Cursor 编辑器的 AI 能力转换为标准 OpenAI / Anthropic API，让你可以在任何兼容的客户端中使用 Cursor 订阅的模型。

基于逆向工程 Cursor 客户端 Protobuf 协议实现，兼容 Cursor 2.3.41+。

它能做什么？

简单来说，这个代理服务器充当了一个"翻译官"：

你的程序 / CLI 工具（OpenAI SDK、Anthropic SDK、Claude Code、opencode 等）
        ↓ 标准 API 请求
CursorGateway 代理（本地运行）
        ↓ Cursor 私有协议（Protobuf + HTTP/2）
Cursor API 服务器
        ↓
Claude / GPT / Gemini 等 AI 模型

你只需要一个 Cursor 账号，就能把 Cursor 订阅的所有模型暴露为标准 OpenAI API，供任意客户端使用。

主要特性

多协议兼容 — 同时支持 OpenAI Chat Completions、Completions (Legacy)、Responses API 和 Anthropic Messages API
Agent 模式 — 支持工具调用（Tool Calling），AI 可以执行命令、读写文件、搜索代码等
多客户端适配 — 自动识别 Claude Code、opencode、openclaw 等不同客户端，适配各自的工具名和参数格式
流式输出 — SSE 实时流式响应
多模型访问 — Claude、GPT、Gemini 等 Cursor 支持的所有模型
智能模型映射 — 自动将外部模型名（如 claude-3.5-sonnet）映射为 Cursor 内部名称
Token 持久化 — 登录一次，token 自动保存，后续无需重复认证

快速开始

前置要求

Node.js 18+（推荐 20 LTS）
npm（随 Node.js 附带）
一个 Cursor 账号（需要有效的订阅）

安装

git clone https://github.com/taxue2016/CursorGateway.git
cd CursorGateway
npm install

获取 Token

代理需要 Cursor 的认证 Token 才能访问 AI 模型。提供了两种方式获取：

方式一：命令行登录（推荐）

npm run login

运行后会输出一个登录链接，在浏览器中打开并登录你的 Cursor 账号。登录成功后 Token 会自动保存到项目根目录的 .cursor-token 文件中。

.cursor-token 已添加到 .gitignore，不会被提交到 Git。

方式二：手动获取

如果你已经登录了 Cursor 桌面端，可以从 Cursor 的本地存储中提取 Token：

打开 Cursor IDE
打开开发者工具（Help → Toggle Developer Tools）
在 Console 中执行以下代码，获取认证信息：

const db = await new Promise((resolve, reject) => {
  const req = indexedDB.open("cursorAuth");
  req.onsuccess = () => resolve(req.result);
  req.onerror = () => reject(req.error);
});
const tx = db.transaction("cursorAuth", "readonly");
const store = tx.objectStore("cursorAuth");
const keys = await new Promise(resolve => {
  const req = store.getAll();
  req.onsuccess = () => resolve(req.result);
});
console.log(JSON.stringify(keys, null, 2));

将获取到的 accessToken 保存到 .cursor-token 文件中

启动服务

# 普通启动（生产模式，只输出关键日志）
npm start

# Debug 启动（输出详细调试日志，含请求追踪 ID）
npm run start:debug

# 或通过环境变量启用 debug
DEBUG=1 npm start

# 指定端口
PORT=3011 npm start

服务默认监听 http://localhost:3010。

启动后你会看到：

The server listens port: 3010
Server URL: http://localhost:3010
[Auth] Using saved token from: /path/to/.cursor-token

Debug 模式说明：普通模式下仅输出服务启动信息和错误日志，适合日常使用。 Debug 模式会输出完整的请求/响应细节、protobuf 解析、工具调用参数等调试信息，每条日志带有 [DEBUG] 前缀和 [请求ID] 标识，方便追踪并发请求。会话记录也仅在 debug 模式下写入 sessions/ 目录。

验证安装

# 查看可用模型列表
curl http://localhost:3010/v1/models

# 发送一条测试消息
curl http://localhost:3010/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-4.5-sonnet",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

配置

端口

默认端口 3010，可通过环境变量修改：

PORT=8080 npm start

代理（网络代理）

如果需要通过 HTTP 代理访问 Cursor API，编辑 src/config/config.js：

module.exports = {
    port: process.env.PORT || 3010,
    proxy: {
        enabled: true,
        url: 'http://127.0.0.1:7890',  // 你的代理地址
    },
};

Docker 部署

# 构建镜像
docker build -t cursor-gateway .

# 运行（需要先获取 token）
docker run -d \
  -p 3010:3010 \
  -v $(pwd)/.cursor-token:/app/.cursor-token \
  --name cursor-gateway \
  cursor-gateway

或者使用环境变量传入 Token：

docker run -d \
  -p 3010:3010 \
  -e CURSOR_TOKEN="your-token-here" \
  --name cursor-gateway \
  cursor-gateway

使用教程

1. 作为通用 OpenAI API 使用

任何支持自定义 base_url 的 OpenAI 客户端都可以直接使用。

Python（OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="not-needed",  # 填任意值，实际认证使用本地 .cursor-token
    base_url="http://localhost:3010/v1"
)

# 普通对话
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-4.5-sonnet",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# 流式输出
stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-4.5-sonnet",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释一下什么是 Transformer"}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Node.js（OpenAI SDK）

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'not-needed',
  baseURL: 'http://localhost:3010/v1',
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-4.5-sonnet',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

curl

# 基本对话
curl http://localhost:3010/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-4.5-sonnet",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

# 流式输出
curl http://localhost:3010/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-4.5-sonnet",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
    "stream": true
  }'

2. 作为 Anthropic API 使用

Python（Anthropic SDK）

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="not-needed",
    base_url="http://localhost:3010/v1"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-4.5-sonnet",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，Claude"}]
)
print(message.content[0].text)

3. 搭配 Claude Code 使用

Claude Code 是 Anthropic 官方的终端 AI 编程助手。通过本代理可以让 Claude Code 使用 Cursor 的模型额度，无需 Anthropic API 付费。

方式一：环境变量（推荐快速体验）

# 设置 API 地址指向本代理
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:3010

# API Key 设置为 "claude-code"，代理通过此值识别客户端类型
export ANTHROPIC_API_KEY=claude-code

# 启动 Claude Code
claude

方式二：配置文件（推荐持久化）

编辑 ~/.claude/settings.json（用户级，对所有项目生效）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:3010",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "claude-code"
  }
}

也可以在项目级别配置。在项目根目录创建 .claude/settings.local.json（不会被 Git 提交）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:3010",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "claude-code"
  }
}

方式三：通过 apiKeyHelper 动态生成

如果你需要更灵活的认证方式，可以在 ~/.claude/settings.json 中使用 apiKeyHelper：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:3010"
  },
  "apiKeyHelper": "echo claude-code"
}

指定模型

Claude Code 默认使用 claude-sonnet-4-6，代理会自动映射为 Cursor 支持的模型。你也可以手动指定：

# 启动时指定模型
claude --model claude-4.5-sonnet

# 或在运行中切换
# 输入 /model 命令选择模型

验证连接

启动 Claude Code 后，如果看到正常的欢迎界面并能对话，说明配置成功。同时检查代理日志 server.log 应能看到类似输出：

[Messages API] Anthropic Messages request, client: claude-code, model: claude-4.5-sonnet

说明：ANTHROPIC_API_KEY 的值 claude-code 不是真正的认证凭证，而是告诉代理"这是 Claude Code 客户端"。代理识别后会自动适配 Claude Code 的工具命名风格（PascalCase：Read、Write、Bash 等），并使用本地 .cursor-token 进行 Cursor API 认证。请确保已执行过 npm run login。

4. 搭配 opencode 使用

opencode 是一款开源终端 AI 编程工具。

编辑 ~/.config/opencode/opencode.json，添加自定义 provider：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "cursor-gateway": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "CursorGateway",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:3010/v1",
        "apiKey": "opencode"
      },
      "models": {
        "claude-4.6-opus-high": {
          "name": "Claude 4.6 Opus High"
        },
        "claude-4.6-sonnet-medium": {
          "name": "Claude 4.6 Sonnet Medium"
        },
        "claude-4.5-sonnet": {
          "name": "Claude 4.5 Sonnet"
        },
        "gpt-5.2": {
          "name": "GPT 5.2"
        },
        "gemini-3.1-pro": {
          "name": "Gemini 3.1 Pro"
        }
      }
    }
  },
  "model": "cursor-gateway/claude-4.6-opus-high"
}

opencode 使用 @ai-sdk/openai-compatible 作为 provider 驱动。apiKey 的值 opencode 用于客户端识别，实际认证使用本地 Cursor Token。model 字段格式为 provider名/模型id，可按需调整默认模型。

5. 搭配 openclaw 使用

openclaw 是一款开源 AI 编程助手。通过本代理可以让 openclaw 使用 Cursor 的模型额度。

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，在 models.providers 中添加自定义 provider，并在 agents.defaults 中设置默认模型：

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "cursor-proxy": {
        "baseUrl": "http://localhost:3010/v1",
        "apiKey": "openclaw",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "claude-4.5-sonnet",
            "name": "Claude 4.5 Sonnet",
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "claude-4.6-opus-high",
            "name": "Claude 4.6 Opus",
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "gpt-5.2",
            "name": "GPT 5.2",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 16384
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "cursor-proxy/claude-4.5-sonnet"
      },
      "models": {
        "cursor-proxy/claude-4.5-sonnet": { "alias": "sonnet" },
        "cursor-proxy/claude-4.6-opus-high": { "alias": "opus" },
        "cursor-proxy/gpt-5.2": { "alias": "gpt" }
      }
    }
  }
}

mode: "merge" 表示自定义 provider 与 openclaw 内置 provider 合并，而非替换。默认模型通过 agents.defaults.model.primary 指定（格式为 provider名/模型id），alias 可在对话中用 /model opus 快速切换。

配置完成后重启 openclaw gateway：

openclaw gateway restart

验证连接

# 检查配置是否正确
openclaw doctor

# 启动后在对话中检查代理日志
# server.log 中应出现：
# [Chat API] client: openclaw, model: claude-4.5-sonnet

说明：apiKey 的值 openclaw 用于客户端识别，代理会自动适配 openclaw 的工具命名风格（短命名：read、write、exec 等），实际认证使用本地 .cursor-token。

6. 搭配 Crush CLI 使用

Crush 是一个终端 AI 助手。

在 ~/.local/share/crush/crush.json 中配置：

{
  "default_provider": "cursor-proxy",
  "default_model": "claude-4.5-sonnet",
  "providers": {
    "cursor-proxy": {
      "kind": "openai",
      "api_key": "not-needed",
      "url": "http://localhost:3010/v1"
    }
  }
}

7. 搭配其他 OpenAI 兼容客户端

任何支持自定义 base_url 的 OpenAI 兼容客户端都可以使用，包括但不限于：

Chatbox — 桌面端 AI 聊天工具
Open WebUI — Web 界面
LobeChat — 开源 AI 聊天框架
NextChat (ChatGPT-Next-Web) — Web 聊天界面
各种编程框架 — LangChain、LlamaIndex 等

通用配置思路：

API Base URL 设为 http://localhost:3010/v1
API Key 填任意值（如已通过 npm run login 保存 Token）
模型名使用 Cursor 支持的模型名称

多客户端适配

代理内置了智能客户端识别机制，能自动检测请求来源并适配不同的工具名称和参数格式。

客户端识别策略

优先级	识别方式	示例
1	API Key 精确匹配	`x-api-key: claude-code`
2	工具名称启发式	检测 `StrReplace`（Claude Code）/ `read_file`（opencode）/ `exec`（openclaw）
3	默认	回退到 `claude-code` 适配器

支持的客户端

客户端	推荐 API Key	工具命名风格	说明
Claude Code	`claude-code`	PascalCase（`Read`, `Write`, `Bash`）	Anthropic 官方 CLI
opencode	`opencode`	snake_case（`read_file`, `write_file`, `bash`）	开源编程工具
openclaw	`openclaw`	短命名（`read`, `write`, `exec`）	AI 编程工具

原生工具与 MCP 工具

代理将客户端工具分为两类处理：

原生覆盖工具（如文件读写、Shell 执行、搜索等）：直接映射为 Cursor 内置的执行通道，无需额外注册
MCP 工具（如 web_fetch、web_search、todo_write 等）：通过 Cursor 的 MCP 扩展机制注册，以 Protobuf 协议传递

这种设计确保了模型总是使用最可靠的工具调用路径，避免名称冲突和路由错误。

支持的模型

代理支持 Cursor 提供的所有模型，并能自动映射外部 SDK 使用的模型名称。

Anthropic Claude 系列

外部名称	Cursor 内部名称
`claude-opus-4-6`	`claude-4.6-opus-high`
`claude-sonnet-4-6`	`claude-4.6-sonnet-medium`
`claude-haiku-4-6`	`claude-4.5-haiku`
`claude-sonnet-4-5-20250929`	`claude-4.5-sonnet`
`claude-haiku-4-5-20251001`	`claude-4.5-haiku`
`claude-sonnet-4-20250514`	`claude-4-sonnet`
`claude-opus-4-20250514`	`claude-4.5-opus-high`
`claude-3.5-sonnet` / `claude-3-5-sonnet-latest`	`claude-4.5-sonnet`
`claude-3.5-haiku` / `claude-3-5-haiku-latest`	`claude-4.5-haiku`
`claude-3.7-sonnet`	`claude-4-sonnet`
`claude-opus` / `claude-sonnet` / `claude-haiku`	短别名，映射到最新对应等级

OpenAI GPT 系列

外部名称	Cursor 内部名称
`gpt-4` / `gpt-4-turbo` / `gpt-4o`	`gpt-5.2`
`gpt-4o-mini` / `gpt-3.5-turbo`	`gpt-5-mini`
`o1` / `o1-preview`	`gpt-5.1-high`
`o1-mini` / `o3-mini`	`gpt-5-mini`
`gpt-5`	`gpt-5.2`
`gpt-5.1`	`gpt-5.1-high`
`gpt-5.3`	`gpt-5.3-codex`

Google Gemini 系列

外部名称	Cursor 内部名称
`gemini-pro` / `gemini-2.5-pro` / `gemini-1.5-pro`	`gemini-3-pro`
`gemini-flash`	`gemini-3-flash`
`gemini-2.0-flash` / `gemini-1.5-flash`	`gemini-2.5-flash`

你也可以直接使用 Cursor 内部名称（如 claude-4.6-opus-high、gpt-5.2、gemini-3.1-pro），无需映射。

完整的模型列表可通过 GET /v1/models 接口查询。

API 端点参考

端点	方法	协议	说明
`/v1/models`	GET	OpenAI	获取可用模型列表
`/v1/chat/completions`	POST	OpenAI Chat	聊天补全（支持流式、Agent 模式）
`/v1/completions`	POST	OpenAI Legacy	文本补全
`/responses`	POST	OpenAI Responses	Responses API
`/v1/messages`	POST	Anthropic	Anthropic Messages API（支持工具调用）
`/cursor/loginDeepControl`	GET	内部	浏览器登录获取 Token

认证与客户端识别

所有 /v1/* 端点需要 Cursor Token 认证。请求头 x-api-key 或 Authorization: Bearer 同时承担两个职责：

客户端识别 — 代理根据 key 值判断请求来自哪个客户端
Cursor 认证 — 如果 key 值是有效的 Cursor Token，直接用于认证；否则回退到本地 .cursor-token

各客户端推荐配置

客户端	请求头	说明
Claude Code	`x-api-key: claude-code`	代理识别后自动使用本地 Token 认证
opencode	`x-api-key: opencode`	同上
openclaw	`x-api-key: openclaw`	同上
通用 SDK	`Authorization: Bearer <Cursor Token>`	直接传入有效 Token，也可填任意值配合本地 Token

Token 获取优先级：请求头中的有效 Cursor Token > 本地 .cursor-token 文件

如果请求头中的值不是有效 Cursor Token 格式（如 claude-code、opencode、sk-xxx 等），代理会将其用于客户端识别，然后自动回退使用本地保存的 Cursor Token 进行认证。因此，只要执行过 npm run login，各客户端只需设置对应的 key 值即可，无需关心实际的 Cursor Token。

架构概览

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│           客户端（Claude Code / opencode / SDK）    │
└──────────────────┬───────────────────────────────┘
                   │ HTTP/1.1（OpenAI / Anthropic API）
                   ▼
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│              CursorGateway 代理                     │
│                                                    │
│  ┌────────────┐  ┌─────────────┐  ┌────────────┐ │
│  │ 客户端适配器 │  │  路由层      │  │ 会话管理   │ │
│  │ (Adapter)   │  │  (Routes)   │  │ (Session)  │ │
│  └──────┬─────┘  └──────┬──────┘  └─────┬──────┘ │
│         │               │               │         │
│  ┌──────┴───────────────┴───────────────┴──────┐  │
│  │           AgentClient（核心）                 │  │
│  │  • Protobuf 编解码                           │  │
│  │  • HTTP/2 双向流                             │  │
│  │  • 工具调用路由                               │  │
│  │  • MCP 工具注册                              │  │
│  └─────────────────────┬───────────────────────┘  │
└────────────────────────┼──────────────────────────┘
                         │ HTTP/2 + Protobuf
                         ▼
              ┌───────────────────┐
              │   Cursor API      │
              │ (api2.cursor.sh)  │
              └───────────────────┘

工作模式

普通模式：客户端发送消息 → 代理转发 → AI 回复 → 返回客户端

Agent 模式（请求中包含 tools 数组时启用）：

代理与 Cursor API 建立双向 HTTP/2 流
AI 分析请求，决定是否需要调用工具
工具调用通过 exec_server_message 路由到代理
代理将工具调用翻译为客户端格式，返回给客户端执行
客户端执行完毕后将结果回传
代理将结果发回 Cursor，AI 继续处理
循环直到 AI 完成任务，返回最终结果

项目结构

src/
├── app.js                     # 服务入口
├── config/
│   ├── config.js              # 端口、代理等配置
│   └── constants.js           # Cursor API 地址等常量
├── adapters/                  # 多客户端适配层
│   ├── base.js                # ClientAdapter 基类
│   ├── canonical.js           # 标准化工具定义
│   ├── detector.js            # 客户端自动识别
│   ├── claude-code.js         # Claude Code 适配器
│   ├── opencode.js            # opencode 适配器
│   └── openclaw.js            # openclaw 适配器
├── routes/
│   ├── index.js               # 路由注册
│   ├── v1.js                  # OpenAI Chat Completions API
│   ├── messages.js            # Anthropic Messages API
│   ├── completions.js         # OpenAI Legacy Completions API
│   ├── responses.js           # OpenAI Responses API
│   └── cursor.js              # 登录接口
├── utils/
│   ├── agentClient.js         # Cursor Agent 协议客户端（核心）
│   ├── bidiClient.js          # HTTP/2 双向流客户端
│   ├── bidiToolFlowAdapter.js # 工具调用流适配
│   ├── kvToolAdapter.js       # KV Blob 工具适配
│   ├── sessionManager.js      # 会话生命周期管理
│   ├── toolsAdapter.js        # 工具名称/参数映射
│   ├── protoEncoder.js        # Protobuf 编解码
│   ├── modelMapper.js         # 模型名称映射
│   ├── tokenManager.js        # Token 持久化管理
│   ├── sseWriter.js           # Anthropic SSE 输出
│   ├── sseWriterOpenAI.js     # OpenAI SSE 输出
│   └── ...
├── proto/
│   ├── message.proto          # Protobuf Schema 定义
│   └── message.js             # 编译后的 Protobuf 模块
└── tool/
    └── cursorLogin.js         # CLI 登录工具

test/
├── unit/                      # 单元测试
└── integration/               # 集成测试

开发指南

运行测试

# 运行所有单元测试
for f in test/unit/*.test.js; do node "$f"; done

# 运行集成测试
for f in test/integration/*.test.js; do node "$f"; done

# 运行特定测试
node test/unit/adapter-base.test.js

重新生成 Protobuf

如果修改了 src/proto/message.proto：

npm run proto

日志

服务运行时的日志会同时输出到：

终端（stdout / stderr）
项目根目录的 server.log 文件

日志格式可通过环境变量自定义：

MORGAN_FORMAT=combined npm start

故障排查

"Missing authentication" 错误

确保已执行 npm run login 或在 .cursor-token 文件中放入了有效 Token。

"Provider Error (grpc-status: 8)" 错误

通常是 Token 过期或模型不可用。尝试：

重新执行 npm run login 获取新 Token
通过 GET /v1/models 确认模型名称是否正确

Claude Code 连接后无响应

确认代理服务正在运行
检查 ANTHROPIC_BASE_URL 是否正确指向代理
查看 server.log 中的详细日志

工具调用失败 / 死循环

查看 server.log 中的 [AgentClient] 和 [SessionManager] 日志，确认工具调用的路由和参数映射是否正确。

致谢

本项目的灵感和初始代码来源于 JiuZ-Chn/Cursor-To-OpenAI，在此基础上进行了大量扩展和重构，包括完整的 Agent 双向流协议实现、多客户端适配架构、MCP 工具注册、Protobuf 编解码修复等。

其他参考项目：

zhx47/cursor-api — 早期 Cursor API 逆向实现
eisbaw/cursor_api_demo — Cursor 协议分析与 Python PoC

免责声明

本项目仅供学习和研究使用，请遵守 Cursor 的使用条款。请妥善保管你的 Cursor Token，不要泄露给他人。

许可证

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 64 Commits
.claude		.claude
.github/workflows		.github/workflows
captures		captures
contracts		contracts
docs		docs
scripts		scripts
src		src
test		test
.gitignore		.gitignore
ARCHITECTURE.md		ARCHITECTURE.md
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
agents.md		agents.md
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
test_results.txt		test_results.txt

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CursorGateway

它能做什么？

主要特性

快速开始

前置要求

安装

获取 Token

方式一：命令行登录（推荐）

方式二：手动获取

启动服务

验证安装

配置

端口

代理（网络代理）

Docker 部署

使用教程

1. 作为通用 OpenAI API 使用

Python（OpenAI SDK）

Node.js（OpenAI SDK）

curl

2. 作为 Anthropic API 使用

Python（Anthropic SDK）

3. 搭配 Claude Code 使用

方式一：环境变量（推荐快速体验）

方式二：配置文件（推荐持久化）

方式三：通过 apiKeyHelper 动态生成

指定模型

验证连接

4. 搭配 opencode 使用

5. 搭配 openclaw 使用

验证连接

6. 搭配 Crush CLI 使用

7. 搭配其他 OpenAI 兼容客户端

多客户端适配

客户端识别策略

支持的客户端

原生工具与 MCP 工具

支持的模型

Anthropic Claude 系列

OpenAI GPT 系列

Google Gemini 系列

API 端点参考

认证与客户端识别

各客户端推荐配置

架构概览

工作模式

项目结构

开发指南

运行测试

重新生成 Protobuf

日志

故障排查

"Missing authentication" 错误

"Provider Error (grpc-status: 8)" 错误

Claude Code 连接后无响应

工具调用失败 / 死循环

致谢

免责声明

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