Cloudflare AI Web

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部署

Vercel

示例：https://ai.jaze.top

额度用完时可能无法响应，建议自行部署

Docker

docker run -d --name cloudflare-ai-web \
  -e CF_ACCOUNT_ID=YOUR_CF_ACCOUNT_ID \
  -e CF_WORKERS_AI_TOKEN=YOUR_CF_WORKERS_AI_TOKEN \
  -p 3000:3000 \
  --restart=always \
  jazee6/cloudflare-ai-web

特性

• 使用 Cloudflare Workers AI 快速搭建多模型AI平台
• 支持 Cloudflare AI Gateway 接入Gemini等模型
• 支持 Serverless 快速部署
• 聊天记录本地存储
• 支持设置访问密码

部署说明

环境变量列表

名称	描述	必填
CF_ACCOUNT_ID	Cloudflare 账户ID	✅
CF_WORKERS_AI_TOKEN	Cloudflare Workers AI令牌	✅
APP_PASSWORD	访问密码
CF_AI_GATEWAY_NAME	Cloudflare AI网关名称
CF_AI_GATEWAY_TOKEN	Cloudflare AI网关授权令牌
NEXT_PUBLIC_CF_AI_GATEWAY_PROVIDERS	Cloudflare AI网关提供者
GOOGLE_API_KEY	Google AI Studio 令牌

CF_WORKERS_AI_TOKEN

• 管理账户 - 账户API令牌 - 创建令牌 - 使用Workers AI模板创建

NEXT_PUBLIC_CF_AI_GATEWAY_PROVIDERS

支持的提供者：

• google

多个提供者使用逗号分隔

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Cloudflare AI Web 快速上手指南

环境准备

在开始部署前，请确保你已具备以下条件和前置依赖：

• Cloudflare 账户：需要拥有有效的 Cloudflare 账号。
• 必要凭证：
  • CF_ACCOUNT_ID：你的 Cloudflare 账户 ID。
  • CF_WORKERS_AI_TOKEN：具有 Workers AI 权限的 API 令牌（获取方式：登录 Cloudflare 控制台 -> 我的个人资料 -> API 令牌 -> 创建令牌 -> 选择 "Workers AI" 模板）。
• 部署环境（二选一）：
  • 方案 A（推荐新手）：拥有 GitHub 账号和 Vercel 账号（无需本地环境，一键部署）。
  • 方案 B（自建服务）：安装了 Docker 和 Docker Compose 的服务器或本地电脑。

安装步骤

你可以选择以下任意一种方式进行部署：

方式一：通过 Vercel 一键部署（最简单）

1. 点击下方的部署按钮，将项目克隆到你的 Vercel 账户：
2. 在 Vercel 的项目设置中，找到 Environment Variables（环境变量）。
3. 填入必填项 CF_ACCOUNT_ID 和 CF_WORKERS_AI_TOKEN。
4. 点击 Redeploy（重新部署）即可生效。

方式二：通过 Docker 部署

在终端中执行以下命令，替换其中的占位符为你的实际配置：

docker run -d --name cloudflare-ai-web \
  -e CF_ACCOUNT_ID=YOUR_CF_ACCOUNT_ID \
  -e CF_WORKERS_AI_TOKEN=YOUR_CF_WORKERS_AI_TOKEN \
  -p 3000:3000 \
  --restart=always \
  jazee6/cloudflare-ai-web

提示：若需设置访问密码或接入 AI Gateway，请在上述命令中追加相应的 -e 参数（见下文“基本使用”）。

基本使用

部署完成后，根据需求配置环境变量即可开始使用。

1. 访问服务

• Vercel 部署：直接访问 Vercel 生成的域名（例如：https://your-project.vercel.app）。
• Docker 部署：访问 http://localhost:3000 或服务器 IP:3000。

2. 配置访问密码（可选但推荐）

为了保护你的服务，建议设置访问密码。

• Vercel：在环境变量中添加 APP_PASSWORD，值为你的密码。
• Docker：在启动命令中加入 -e APP_PASSWORD=your_secure_password。

3. 接入更多模型（如 Gemini）

若需通过 Cloudflare AI Gateway 接入 Google Gemini 等外部模型，需配置以下环境变量：

变量名	说明	示例值
CF_AI_GATEWAY_NAME	你在 Cloudflare 创建的 Gateway 名称	my-gateway
CF_AI_GATEWAY_TOKEN	Gateway 的授权令牌	your_gateway_token
NEXT_PUBLIC_CF_AI_GATEWAY_PROVIDERS	启用的提供者列表	google
GOOGLE_API_KEY	Google AI Studio 的 API Key	your_google_key

注：多个提供者可用逗号分隔，例如 google,anthropic。

4. 开始对话

打开网页后，即可在界面中选择可用的 AI 模型进行对话。聊天记录将自动保存在本地浏览器中。