modelwharf 模型码头

各家都在送 AI 积分，可每份积分都锁在工具里 —— 一个码头，全停进来。

多平台 AI 代理网关：把 workbuddy(腾讯 CodeBuddy，国内/国际)、Trae(字节)、通义千问(chat.qwen.ai)、千问办公(QwenWork)、Qoder(阿里，国内/国际)、以及任意 OpenAI 兼容 API / 本地模型(Ollama) 统一代理成标准 API，供各类 harness 工具（Claude Code、Cline、OpenClaw、Cursor 等）接入。自带网页管理面板。

harness 工具 ──►  本网关 (OpenAI /v1  +  Anthropic /v1/messages  +  MCP /mcp)
                        │
                        ├─ 逆向平台（账号池，多账号轮询）
                        │   ├─ workbuddy / CodeBuddy (腾讯)  → copilot.tencent.com
                        │   ├─ workbuddyintl · 国际版        → www.workbuddy.ai
                        │   ├─ trae (字节)                  → trae-api-cn.mchost.guru
                        │   ├─ qwen (chat.qwen.ai)          → 千问网页版
                        │   ├─ qwenwork (千问办公)          → gateway.qwenwork.cn
                        │   ├─ qoder · Qoder 国际版          → api1.qoder.sh
                        │   └─ qodercn · Qoder 中国版        → gateway.qoder.com.cn
                        ├─ 国际官方 API（key 即用）
                        │   ├─ OpenAI · Anthropic · Google Gemini · xAI(Grok) · Mistral
                        │   ├─ OpenRouter · Groq · Together · Perplexity · Cerebras · GitHub Models
                        ├─ 国内官方 API（key 即用）
                        │   ├─ 阿里百炼(Qwen) · 智谱GLM · 月之暗面Kimi · MiniMax · 火山方舟(豆包)
                        │   ├─ 腾讯混元 · 百川 · 阶跃星辰 · 硅基流动 · 书生 · 魔搭 ModelScope
                        └─ 本地 / 自定义
                            ├─ ollama（本地模型）
                            └─ openai-compat（任意 OpenAI 协议服务）

面板预览

截图为演示数据（mock 上游 + 虚构账号），界面与真实使用一致。

仪表盘 —— 统计卡（24h 迷你趋势线 + 较昨日涨跌）、最近 24 小时趋势图、账号健康、今日模型 Top：

用量趋势图 —— 请求量 / 失败数 / Token / 积分 / 耗时 五指标切换，折线/面积/柱状三种形态，窗口汇总条：

为什么有这个东西

最初用 WorkBuddy，就因为它送免费积分——代价是从此只能在 CodeBuddy 里用它。想把积分接到 Claude Code？去找个 workbuddy2api，单独逆向、单独跑一个服务。后来发现 Trae 也送积分，于是同样的事又做了一遍：抓 token、起服务、配工具。再到千问、Qoder……每认识一个新平台，就重来一次；上游一改版，几个逆向项目挨个修。

与其继续装，不如做一次。workbuddy / trae / qwen / qoder 的账号池（多账号轮询、签到、积分检查）+ 24 家官方 API（智谱、Kimi、硅基流动……key 即用），统一代理成 OpenAI / Anthropic / MCP 标准接口：一个进程、一个 key、一个面板，工具侧只改 base_url。新平台 = 一个插件文件，不再是一次重来。

快速开始

最省事：丢给你的 AI 助手。 复制这句话给 Claude Code / ZCode / Codex 等带命令执行能力的 agent：

读取 https://github.com/zouzhenglu/modelwharf 的 AGENTS.md，把这个网关在我电脑上装好、导入账号、并配进我正在用的 AI 工具。

它会按 AGENTS.md 全程代办：装依赖 → 常驻后台 → 扫描/导入账号 → 同步模型 → 生成 key → 写入工具配置 → 真实对话验证。

自己动手：要求 Node.js ≥ 22.19（Windows 可直接双击 start.bat，停止用 stop.bat）。

npm install
npm start                 # 默认 http://localhost:8317

• 管理面板：http://localhost:8317/admin （默认密码 admin，请立即在设置页修改）
• 要部署到服务器 / Docker（局域网多人用、手机也能连）→ 部署到服务器 / Docker

文档地图

一、管理面板流程（自己用）

1. 添加账号（面板 → 平台账号 → 添加 / 或点「扫描本机登录」按钮导入本机已有登录态）
   • 手动扫描导入：面板 → 平台账号 → 「扫描本机登录」，会扫描本机 Trae / TRAE SOLO / CodeBuddy(WorkBuddy) / Qoder CLI / 千问办公客户端 的已登录凭证并导入（按凭证指纹去重，可重复点击）。加密格式的凭证（新版 Trae / CodeBuddy $wbEncrypted）无法直接读出，面板会提示改为手动粘贴 token。
   • 手动添加：面板 → 平台账号 → 「+ 添加账号」，选平台后按表单填凭证。各平台凭证来源：
     • Trae：本机 %APPDATA%\Trae CN\User\globalStorage\storage.json 的 iCubeAuthInfo://icube.cloudide 值（或抓 IDE 请求头 Authorization 里的 JWT）
     • WorkBuddy/CodeBuddy：%LOCALAPPDATA%\CodeBuddyExtension\Data\Public\auth\*.info，或抓包 copilot.tencent.com 请求头 Authorization
     • Qoder（国内版 / 国际版同一步骤）：客户端 设置 → Integrations 创建 PAT（pt- 开头，最稳）。两个版本是两套独立账号体系，账号分别挂在「Qoder 国际版」「Qoder 中国版」两个平台下；「扫描本机登录」会各扫各的。
     • 千问：chat.qwen.ai 登录后 Cookie 里的 token；也可直接填邮箱+密码由网关自动登录续期
     • 千问办公(QwenWork)：推荐「扫描本机登录」自动读取客户端登录态（%APPDATA%\QwenWorkCN\auth-v2.dat）；或添加账号弹窗点「网页授权登录」（设备码流程，无需客户端）；聊天需本机装有千问办公客户端（wasm 签名）
2. 同步模型（仪表盘 → 平台「同步模型」；之后可逐个模型 启用/停用/改名/设倍率/打标签）
3. 生成 API Key（可限定该 key 能用的模型、限速）
4. 测试（测试台：选模型 → 流式/非流式 → 实时输出 + token/积分耗时）

日常维护：仪表盘看各平台健康点；「账号检查」批量验证剩余积分；「自动签到」页配置每日定时签到（支持 UMID 设备指纹）。

二、接入教程（工具接进来）

网关同时暴露三种 API 协议 + MCP 网关，同一个 API key 通用：

网关地址（下文用 $GW 表示）：本机部署默认 http://localhost:8317。网关跑在其他机器上时（服务器 / Docker / 局域网），下文所有 localhost 都换成网关主机地址，如 http://192.168.1.10:8317 或 https://ai.example.com。bash 示例统一用 $GW 变量，只改一处。

key 在面板生成（形如 wh-...）。未配置任何 key 时网关为开放模式（不带认证头即可访问，仅限本机使用）。

OpenAI 协议（Chat Completions）

GW=http://localhost:8317      # ← 换成你的网关地址

curl $GW/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer wh-..." \
  -d '{"model": "glm-5.3", "messages": [{"role":"user","content":"你好"}], "stream": true}'

• 模型清单：GET /v1/models（key 限定了 allowed_models 时只返回该 key 可用的）
• 认证三选一：Authorization: Bearer <key>、x-api-key: <key>、?key=<key>
• 支持流式 SSE、非流式、tools/tool_choice 工具调用、图片输入（image_url，base64 或 URL）
• 采样参数透传给 OpenAI 兼容上游：temperature / top_p / max_tokens / stop / seed / presence_penalty / frequency_penalty / logprobs / top_logprobs / n（n>1 多选完整往返）
• 向量：POST /v1/embeddings（OpenAI 兼容上游透传，逆向平台返回 501）
• 兼容 POST /v1/completions（legacy 补全，含 n>1 多选；流式 n>1 报 400）

Cline / Cursor / 其他 OpenAI 兼容工具：Base URL 填 $GW/v1，API Key 填面板生成的 key，模型从 /v1/models 里选。

Anthropic 协议（Claude Code）

export ANTHROPIC_BASE_URL=$GW      # 本机即 http://localhost:8317
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=wh-...
claude

• 端点：POST /v1/messages（流式 SSE 事件与官方一致：message_start / content_block_* / message_delta / message_stop）
• 支持 system（字符串或 blocks）、多轮对话、图片（base64/URL）、tools 工具调用（tool_use/tool_result）、thinking 输出块
• POST /v1/messages/count_tokens 可用（本地估算，供 Claude Code 等做上下文预算）
• 请求体 thinking: {type, budget_tokens} 直接支持（预算→思考档位映射；模型名后缀优先）
• GET /v1/models 返回 Anthropic 形式模型列表

Responses API（Codex CLI）

Codex 配置 base_url = $GW/v1（Wire API 选 Responses），或直接调 POST /v1/responses。支持流式事件、reasoning 汇总输出。

MCP 网关

面板 → MCP 服务 添加上游 MCP server（stdio / http 均可），网关把所有已启用服务的 tools / resources / prompts 聚合暴露在 $GW/mcp（Streamable HTTP，JSON-RPC）：

• tools/list / tools/call、prompts/list / prompts/get：名称格式 服务id__名称
• resources/list / resources/read：资源 URI 带 mcpres://服务id/… 前缀（模板占位符原样保留）
• 认证与 /v1 相同：配置了 API key 后须带 key，未配置任何 key 时开放

客户端配置：

{ "mcpServers": { "modelwharf": { "type": "http", "url": "http://localhost:8317/mcp" } } }

配置里的地址同样要与网关实际部署位置一致（本机 localhost，服务器填服务器地址）。

ZCode 一键集成

node scripts/zcode-integrate.js            # 自动取网关里第一个可用 key（没有就创建）
node scripts/zcode-integrate.js --key wh-xxx --base $GW

写入前自动备份 ~/.zcode/v2/ 两个配置文件（合并写入、非覆盖），重启 ZCode 后选择提供商「modelwharf」。

思考（reasoning）控制

所有模型统一用模型名后缀控制，无需改请求体：

后缀会按各平台协议自动映射（OpenAI 系 reasoning_effort、千问系 enable_thinking/thinking_budget、智谱/豆包 thinking.type 等）。

用 Anthropic 协议时也可以直接传 thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}（预算 ≥16384→high、≥4096→medium、其余 low；{type:"disabled"} 关思考）；模型名后缀与该字段同时存在时后缀优先。

三、给 AI 看的接入说明

让 AI 助手（Claude / ZCode / Cursor Agent 等）自己完成接入：

请读取 $GW/docs/api.md ，按照文档把我接入这个网关。

/docs/api.md 无需登录、按访问地址实时生成（用什么地址打开，文档里的示例就用什么地址），包含当前网关的端点、认证方式、实时模型清单（含免费/倍率标注）、请求示例和接入注意事项。AI 读完即可直接写出正确配置。

与 AGENTS.md 的分工：AGENTS.md 管"装好并配好"（安装、常驻、导账号、建 key、写工具配置，给有命令执行能力的 agent）；/docs/api.md 管"已装好，接进来"（只谈协议和模型，给负责写代码/配工具的 AI）。装机那句复制提示词见快速开始。

环境变量

从前身 dsh-free-api 升级：DSH_* 环境变量仍然生效（作别名）；数据库沿用旧 data/dsh.db，自动识别，无需迁移；已生成的 sk-dsh- 开头的 key 继续有效。新部署请直接用下表新变量名。

功能对照需求

已实现 / 能力边界（如实清单）

已实现：

• OpenAI：chat/completions（流式/非流式/tools/图片/多选 n）、completions（含多选 n）、models、embeddings；透传 temperature / top_p / max_tokens(含 max_completion_tokens) / tool_choice / stop / seed / presence_penalty / frequency_penalty / logprobs / top_logprobs / n
• Anthropic：messages 流式事件、system、多轮、图片、tools（tool_use/tool_result 往返）、thinking 输出块、count_tokens（估算值）、thinking: {budget_tokens}（按预算映射思考档位，-think 后缀优先）
• Responses：/v1/responses 流式事件、reasoning 汇总、-think 后缀路由
• MCP：上游 stdio/http 服务注册、tools/* / resources/* / prompts/* 聚合、tool_filter、端点鉴权（与 /v1 网关同语义）
• 账号池：多账号轮询/优先级/并发上限/失效标记/退避冷却；虚拟模型多目标故障转移 + 负载均衡策略（顺序/加权随机/最少连接）

注意（能力边界，如实说明）：

• embeddings 与采样参数透传依赖 OpenAI 兼容上游（openai-compat / 官方厂商 / ollama）；逆向平台（trae/qoder/qwen/workbuddy/qwenwork…）无 embeddings 时返回 501，收到不支持的采样参数由其插件白名单过滤
• count_tokens 为本地估算（无上游 tokenizer，误差 ±20% 左右），Claude Code 等客户端的上下文预算足够用
• MCP resources/read 需用 resources/list 返回的 mcpres:// 前缀 URI；resources/subscribe（变更通知）不支持
• legacy /v1/completions 的流式模式不支持 n>1（明确报 400，请改用 /v1/chat/completions）；非流式完整支持

已知限制（如实说明）

• 逆向平台随时可能变化：端点/加密/风控来自开源社区逆向成果（见下），上游改版后需要跟着更新对应插件。Trae 本地存储若为加密格式，需手动粘贴 token；WorkBuddy 新版客户端的 $wbEncrypted 信封同理。
• Qoder COSY 签名未完整实现（签名+AES+RSA 链路复杂），当前用 PAT 模式（官方支持创建，最稳）。
• **千问办公（qwenwork）**聊天请求体必须由官方客户端自带的 qoder_auth_wasm_bg.wasm 签名（本机需安装千问办公客户端；运行时从安装目录读取，不随本仓库分发）。积分与账号检查无需客户端。上游 1.2.x 已验证，客户端大版本更新后可能需要适配。
• 单机 SQLite，无分布式；面向个人/小团队本地使用。

参考的开源项目

本项目为原创代码，但上游平台协议细节参考了这些项目的公开逆向成果：

• Trae: JeffHu0912/trae2api、Trae2api-cn、A-23187/trae-api
• WorkBuddy/CodeBuddy: linguo2625469/workbuddy2api-panel、xiaofan6ya/workbuddy2api
• Qoder: shuishuipingan/qoder2api-hub、fengyinxia/qoder2api、Zhengyuuuui/qoder2api
• QwenWork (千问办公): wearetheone777/dumate2api、wpy030414/xrl-router-plugin-qwenwork；wasm 签名封装基于 wicm84266964/Buddy2api（MIT，src/providers/_qwenwork_wasm_helper.mjs）
• Qwen: LLM-Red-Team/qwen-free-api 系

⚠️ 使用逆向接口请自行评估各平台服务条款与账号风险。

Git 管理

• main 稳定发布分支，每个发布打 tag（见 CHANGELOG.md）
• dev 开发分支，功能验证后合入 main 并打 tag
• data/（数据库）、logs/、.env 均已 gitignore，凭证不会入库
• 许可证：MIT（见 LICENSE；第三方组件声明见 NOTICE）

测试

npm install
npm test           # 55 个端到端用例（自带隔离服务 + mock 上游，不依赖真实账号）

部署到服务器 / Docker

服务器部署后，客户端工具里的网关地址换成 http://<服务器地址>:8317（即上文 $GW）。

# 部署（数据与日志挂卷持久化）
docker run -d -p 8317:8317 -v wharf-data:/app/data -v wharf-logs:/app/logs \
  ghcr.io/zouzhenglu/modelwharf:latest

镜像由 CI 自动构建推 GHCR：main → :main，tag → :x.y.z / :x.y / :latest。首次推送后 GHCR 包默认 private，需在包设置改为 public 才能匿名拉取。
千问办公（qwenwork）依赖本机客户端的 wasm 签名，容器内无法使用该 provider，其余全部可用。
对外暴露前：必须改默认面板密码 + 设置 WH_API_KEYS，并确认 WH_HOST/防火墙规则（见安全说明）。

升级与排障

# 升级（源码部署）：拉代码装依赖后重启服务（systemctl / 计划任务 / 重开 start.bat）
git pull && npm install && npm test
# 升级（Docker）：重新 docker run 新镜像即可，挂卷里的数据不丢

更详细的 agent 排障路径见 AGENTS.md §9；账号/用量详情在面板「用量」页。

自动化（GitHub Actions）

# 发版：打 tag 即自动出 Release + Docker 镜像
git tag v0.11.0 && git push origin v0.11.0

安全说明

• 所有凭证只存本机 SQLite（data/，已 gitignore），不外发
• 面板密码默认 admin，仅限本机使用；对外暴露请务必设置 WH_ADMIN_PASSWORD 与 WH_API_KEYS（默认网关不设 key 时对局域网开放）
• MCP 网关端点（/mcp）鉴权与 /v1 相同：配置了 API key 后必须携带 key，未配置任何 key 时为开放模式
• 如发现安全问题请勿公开提 issue，请联系仓库所有者