m365-copilot2api

将 Microsoft 365 Copilot 的 WebSocket 接口转换为 OpenAI / Anthropic 兼容 HTTP API

快速开始 · CLI 使用 · API 端点 · 已知限制 · 免责声明

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⚠️ 本项目仅用于学习和研究 Microsoft 365 Copilot 通信协议。 使用即表示同意 免责声明。

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这是什么

M365 Copilot 的浏览器界面通过一个未公开的 SignalR WebSocket 与后端通信。本项目将这个 WebSocket 接口包装成标准的 HTTP API，让你能在终端或任何 OpenAI 兼容客户端中使用它。

实现的: 文本对话流式/非流式输出、多轮上下文、session 续传

未实现的: 图像生成、文件上传、代码解释器 — WebSocket 端点存在但本项目未对接

假实现的: Claude 模型标签（前端壳，后端统一走 GPT-5）

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快速开始

安装

git clone https://github.com/HEXUXIU/M365-Copilot2API.git
cd M365-Copilot2API
pip install -e .

配置

只需一步： 在浏览器中登录后，Console 运行一行 JS 获取所有信息。

m365-copilot-setup

向导会让你：

1. 在浏览器 Console 粘贴运行一行 JS（自动提取 Tenant ID / OID / Refresh Token）
2. 复制控制台输出的完整 JSON 并粘贴到终端
3. 自动加密存储 Token 并验证

提示: 如果已登录 m365.cloud.microsoft，无需再次登录浏览器。 注意: 粘贴时只粘贴 JSON 部分（从 { 开始到 } 结束），不要带前后 === 标记。

使用

m365-copilot "你好"                    # 提问
m365-copilot -i                         # 交互模式（多轮）
m365-copilot-server --port 8000         # 启动 HTTP API 服务

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CLI 使用

# 指定模型 (实际都是 GPT-5，只是传给后端的参数不同)
m365-copilot --model gpt5.2 "写一个快速排序"

# 多轮交互模式
m365-copilot -i

# 其他模型标识 (最终都走 GPT-5)
m365-copilot --model claude "你好"      # Claude 标签，实际走 GPT-5
m365-copilot --model reasoning "999*999"  # 后端可能有不同处理

参数

参数	说明
--model	传给后端的模型标识: auto/quick/reasoning/gpt5.2-gpt5.5/claude
--reasoning	同 --model reasoning
-i	交互模式，保留多轮上下文
--no-stream	等待完整回复，而非逐字输出
--list-models	列出所有可用模型标识
--setup	运行配置向导

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API 服务

m365-copilot-server --port 8000
curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

支持的端点

端点	说明
POST /v1/chat/completions	OpenAI Chat Completions 格式，支持 stream
POST /v1/completions	OpenAI 文本补全
POST /v1/messages	Anthropic Messages 格式
POST /v1/complete	Anthropic Complete (FIM)
GET /v1/models	返回模型列表

Python 调用

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="any")
resp = client.chat.completions.create(
    model="auto", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

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自定义工具

内置 3 个工具（时间、计算、骰子）。自定义工具无需改代码，放在 ~/.m365-copilot/tools/ 下即可自动加载：

# ~/.m365-copilot/tools/weather.py
from m365_copilot.tools import provider

@provider.register(name="get_weather", description="获取指定城市的天气")
def get_weather(city: str) -> str:
    # 调用天气 API
    return f"{city}: 25℃, 晴朗"

$ m365-copilot --list-tools
  计算 (calculate)
  时间 (get_current_time)
  骰子 (roll_dice)
  天气 (get_weather)          ← 自动加载

$ m365-copilot "北京天气怎么样"   # 自动调用 get_weather

也可以通过源码中的 MCPBridge 集成标准 MCP 服务器（需自行补全集成代码）。

已知限制

功能	状态	说明
文本对话	✅ 可用	流式/非流式，多轮，session 续传
模型切换	⚠️ 传参标识	所有模型标识实际走 GPT-5
图像生成	❌ 未实现	payload 存在但无响应解析
Token 计数	⚠️ 粗估	空格分词，非真实 BPE 计数
REST 对话管理	⚠️ 需 Cookie	需浏览器 Cookie，Web UI 有区域限制

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架构

Your App → m365-copilot2api → substrate.office.com (SignalR) → M365 Copilot Backend
              HTTP API               WebSocket (JSON/\x1e)

认证流程: PCA SPA + PKCE → Refresh Token (AES 加密存储) → Access Token (内存缓存 ~1.2h)

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配置

环境变量（.env 或系统变量）:

M365_TENANT_ID=xxx-xxx-xxx-xxx
M365_USER_OID=xxx-xxx-xxx-xxx
M365_CLIENT_ID=4765445b-32c6-49b0-83e6-1d93765276ca  # 可选

手动获取 Tenant ID 和 User OID（如果 setup 失败）：

// 浏览器登录 m365.cloud.microsoft 后，F12 Console 运行:
(() => { const k = Object.keys(localStorage).find(k => k.startsWith('msal.') && k.includes('|')); if (!k) return 'NOT_FOUND'; const p = k.split('|')[1].split('.'); return JSON.stringify({oid: p[0], tenant: p[1]}); })()

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免责声明

本项目为个人学习与研究作品，旨在探索公开可观察的网络通信协议。

使用本项目即表示您确认：

• 您拥有合法的 Microsoft 365 Copilot 授权
• 仅用于个人学习研究，非商业用途
• 理解使用非官方接口可能导致的账号风险
• 自愿承担一切后果

本项目不：

• 破解加密或绕过认证
• 获取/泄露他人数据
• 干扰 Microsoft 服务
• 与 Microsoft Corporation 有任何关联

如不同意请立即停止使用。

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为好奇心而建，请谨慎使用。

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