[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-jwadow--kiro-gateway":3,"tool-jwadow--kiro-gateway":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",144730,2,"2026-04-07T23:26:32",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":79,"languages":80,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":32,"env_os":93,"env_gpu":94,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":101,"github_topics":103,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":124,"updated_at":125,"faqs":126,"releases":155},5433,"jwadow\u002Fkiro-gateway","kiro-gateway","Proxy API gateway for Kiro IDE & CLI (Amazon Q Developer \u002F AWS CodeWhisperer). Use free Claude models with any client.","kiro-gateway 是一个专为 Kiro IDE 及 CLI（即 Amazon Q Developer 或 AWS CodeWhisperer）设计的代理 API 网关。它的核心作用是充当“桥梁”，让用户能够免费调用 Kiro 账户下可用的先进 AI 模型（如 Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5 以及 DeepSeek、Qwen 等开源模型），并将这些能力无缝对接到任何兼容 OpenAI 或 Anthropic 标准的客户端工具中。\n\n这一工具主要解决了模型访问受限与生态隔离的痛点。许多开发者虽然拥有 Kiro 提供的免费高级模型额度，却只能在官方指定的编辑器中使用。kiro-gateway 打破了这一限制，让你能在 Cursor、Cline、LangChain、Obsidian 甚至自定义脚本中自由使用这些模型，无需重复订阅或切换开发环境。\n\n它非常适合希望最大化利用现有 AWS\u002FKiro 免费资源的软件开发者、AI 研究人员以及技术爱好者。无论你想在熟悉的代码编辑器中集成更强的智能辅助，还是需要在本地构建基于大语言模型的应用，它都能提供极大的便利。\n\n在技","kiro-gateway 是一个专为 Kiro IDE 及 CLI（即 Amazon Q Developer 或 AWS CodeWhisperer）设计的代理 API 网关。它的核心作用是充当“桥梁”，让用户能够免费调用 Kiro 账户下可用的先进 AI 模型（如 Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5 以及 DeepSeek、Qwen 等开源模型），并将这些能力无缝对接到任何兼容 OpenAI 或 Anthropic 标准的客户端工具中。\n\n这一工具主要解决了模型访问受限与生态隔离的痛点。许多开发者虽然拥有 Kiro 提供的免费高级模型额度，却只能在官方指定的编辑器中使用。kiro-gateway 打破了这一限制，让你能在 Cursor、Cline、LangChain、Obsidian 甚至自定义脚本中自由使用这些模型，无需重复订阅或切换开发环境。\n\n它非常适合希望最大化利用现有 AWS\u002FKiro 免费资源的软件开发者、AI 研究人员以及技术爱好者。无论你想在熟悉的代码编辑器中集成更强的智能辅助，还是需要在本地构建基于大语言模型的应用，它都能提供极大的便利。\n\n在技术亮点方面，kiro-gateway 不仅支持完整的流式传输、图像识别（Vision）和函数调用，还具备智能令牌自动刷新、网络代理支持以及独特的“扩展思维”推理增强功能。它能自动标准化各种模型名称格式，并内置了完善的错误重试机制，确保在复杂网络环境下的稳定运行，让开发者能以最低成本享受顶级的 AI 编程体验。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 👻 Kiro Gateway\n\n**Proxy gateway for Kiro API (Amazon Q Developer \u002F AWS CodeWhisperer)**\n\n[🇷🇺 Русский](docs\u002Fru\u002FREADME.md) • [🇨🇳 中文](docs\u002Fzh\u002FREADME.md) • [🇪🇸 Español](docs\u002Fes\u002FREADME.md) • [🇮🇩 Indonesia](docs\u002Fid\u002FREADME.md) • [🇧🇷 Português](docs\u002Fpt\u002FREADME.md) • [🇯🇵 日本語](docs\u002Fja\u002FREADME.md) • [🇰🇷 한국어](docs\u002Fko\u002FREADME.md)\n\nMade with ❤️ by [@Jwadow](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow)\n\n[![License: AGPL v3](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-AGPL%20v3-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.gnu.org\u002Flicenses\u002Fagpl-3.0)\n[![Python 3.10+](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.10+-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F)\n[![FastAPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFastAPI-0.100+-green.svg)](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F)\n[![Sponsor](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F💖_Sponsor-Support_Development-ff69b4)](#-support-the-project)\n\n*Use Claude models from Kiro with Claude Code, OpenCode, Codex app, Cursor, Cline, Roo Code, Kilo Code, Obsidian, OpenAI SDK, LangChain, Continue and other OpenAI or Anthropic compatible tools*\n\n[Models](#-supported-models) • [Features](#-features) • [Quick Start](#-quick-start) • [Configuration](#%EF%B8%8F-configuration) • [💖 Sponsor](#-support-the-project)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 🤖 Available Models\n\n> ⚠️ **Important:** Model availability depends on your Kiro tier (free\u002Fpaid). The gateway provides access to whatever models are available in your IDE or CLI based on your subscription. The list below shows models commonly available on the **free tier**.\n\n> 🔒 **Claude Opus 4.5** was removed from the free tier on January 17, 2026. It may be available on paid tiers — check your IDE\u002FCLI model list.\n\n🚀 **Claude Sonnet 4.5** — Balanced performance. Great for coding, writing, and general-purpose tasks.\n\n⚡ **Claude Haiku 4.5** — Lightning fast. Perfect for quick responses, simple tasks, and chat.\n\n📦 **Claude Sonnet 4** — Previous generation. Still powerful and reliable for most use cases.\n\n📦 **Claude 3.7 Sonnet** — Legacy model. Available for backward compatibility.\n\n🐋 **DeepSeek-V3.2** — Open MoE model (685B params, 37B active). Balanced performance for coding, reasoning, and general tasks.\n\n🧩 **MiniMax M2.1** — Open MoE model (230B params, 10B active). Great for complex tasks, planning, and multi-step workflows.\n\n🤖 **Qwen3-Coder-Next** — Open MoE model (80B params, 3B active). Coding-focused. Excellent for development and large projects.\n\n> 💡 **Smart Model Resolution:** Use any model name format — `claude-sonnet-4-5`, `claude-sonnet-4.5`, or even versioned names like `claude-sonnet-4-5-20250929`. The gateway normalizes them automatically.\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n| Feature | Description |\n|---------|-------------|\n| 🔌 **OpenAI-compatible API** | Works with any OpenAI-compatible tool |\n| 🔌 **Anthropic-compatible API** | Native `\u002Fv1\u002Fmessages` endpoint |\n| 🌐 **VPN\u002FProxy Support** | HTTP\u002FSOCKS5 proxy for restricted networks |\n| 🧠 **Extended Thinking** | Reasoning is exclusive to our project |\n| 👁️ **Vision Support** | Send images to model |\n| 🛠️ **Tool Calling** | Supports function calling |\n| 💬 **Full message history** | Passes complete conversation context |\n| 📡 **Streaming** | Full SSE streaming support |\n| 🔄 **Retry Logic** | Automatic retries on errors (403, 429, 5xx) |\n| 📋 **Extended model list** | Including versioned models |\n| 🔐 **Smart token management** | Automatic refresh before expiration |\n\n---\n\n## 🚀 Quick Start\n\n**Choose your deployment method:**\n- 🐍 **Native Python** - Full control, easy debugging\n- 🐳 **Docker** - Isolated environment, easy deployment → [jump to Docker](#-docker-deployment)\n\n### Prerequisites\n\n- Python 3.10+\n- One of the following:\n  - [Kiro IDE](https:\u002F\u002Fkiro.dev\u002F) with logged in account, OR\n  - [Kiro CLI](https:\u002F\u002Fkiro.dev\u002Fcli\u002F) with AWS SSO (AWS IAM Identity Center, OIDC) - free Builder ID or corporate account\n\n### Installation\n\n```bash\n# Clone the repository (requires Git)\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJwadow\u002Fkiro-gateway.git\ncd kiro-gateway\n\n# Or download ZIP: Code → Download ZIP → extract → open kiro-gateway folder\n\n# Install dependencies\npip install -r requirements.txt\n\n# Configure (see Configuration section)\ncp .env.example .env\n# Copy and edit .env with your credentials\n\n# Start the server\npython main.py\n\n# Or with custom port (if 8000 is busy)\npython main.py --port 9000\n```\n\nThe server will be available at `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`\n\n---\n\n## ⚙️ Configuration\n\n### Option 1: JSON Credentials File (Kiro IDE \u002F Enterprise)\n\nSpecify the path to the credentials file:\n\nWorks with:\n- **Kiro IDE** (standard) - for personal accounts\n- **Enterprise** - for corporate accounts with SSO\n\n```env\nKIRO_CREDS_FILE=\"~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fkiro-auth-token.json\"\n\n# Password to protect YOUR proxy server (make up any secure string)\n# You'll use this as api_key when connecting to your gateway\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📄 JSON file format\u003C\u002Fsummary>\n\n```json\n{\n  \"accessToken\": \"eyJ...\",\n  \"refreshToken\": \"eyJ...\",\n  \"expiresAt\": \"2025-01-12T23:00:00.000Z\",\n  \"profileArn\": \"arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...\",\n  \"region\": \"us-east-1\",\n  \"clientIdHash\": \"abc123...\"  \u002F\u002F Optional: for corporate SSO setups\n}\n```\n\n> **Note:** If you have two JSON files in `~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002F` (e.g., `kiro-auth-token.json` and a file with a hash name), use `kiro-auth-token.json` in `KIRO_CREDS_FILE`. The gateway will automatically load the other file.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Option 2: Environment Variables (.env file)\n\nCreate a `.env` file in the project root:\n\n```env\n# Required\nREFRESH_TOKEN=\"your_kiro_refresh_token\"\n\n# Password to protect YOUR proxy server (make up any secure string)\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n\n# Optional\nPROFILE_ARN=\"arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...\"\nKIRO_REGION=\"us-east-1\"\n```\n\n### Option 3: AWS SSO Credentials (kiro-cli \u002F Enterprise)\n\nIf you use `kiro-cli` or Kiro IDE with AWS SSO (AWS IAM Identity Center), the gateway will automatically detect and use the appropriate authentication.\n\nWorks with both free Builder ID accounts and corporate accounts.\n\n```env\nKIRO_CREDS_FILE=\"~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fyour-sso-cache-file.json\"\n\n# Password to protect YOUR proxy server\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n\n# Note: PROFILE_ARN is NOT needed for AWS SSO (Builder ID and corporate accounts)\n# The gateway will work without it\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📄 AWS SSO JSON file format\u003C\u002Fsummary>\n\nAWS SSO credentials files (from `~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002F`) contain:\n\n```json\n{\n  \"accessToken\": \"eyJ...\",\n  \"refreshToken\": \"eyJ...\",\n  \"expiresAt\": \"2025-01-12T23:00:00.000Z\",\n  \"region\": \"us-east-1\",\n  \"clientId\": \"...\",\n  \"clientSecret\": \"...\"\n}\n```\n\n**Note:** AWS SSO (Builder ID and corporate accounts) users do NOT need `profileArn`. The gateway will work without it (if specified, it will be ignored).\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔍 How it works\u003C\u002Fsummary>\n\nThe gateway automatically detects the authentication type based on the credentials file:\n\n- **Kiro Desktop Auth** (default): Used when `clientId` and `clientSecret` are NOT present\n  - Endpoint: `https:\u002F\u002Fprod.{region}.auth.desktop.kiro.dev\u002FrefreshToken`\n  \n- **AWS SSO (OIDC)**: Used when `clientId` and `clientSecret` ARE present\n  - Endpoint: `https:\u002F\u002Foidc.{region}.amazonaws.com\u002Ftoken`\n\nNo additional configuration is needed — just point to your credentials file!\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Option 4: kiro-cli SQLite Database\n\nIf you use `kiro-cli` and prefer to use its SQLite database directly:\n\n```env\nKIRO_CLI_DB_FILE=\"~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli\u002Fdata.sqlite3\"\n\n# Password to protect YOUR proxy server\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n\n# Note: PROFILE_ARN is NOT needed for AWS SSO (Builder ID and corporate accounts)\n# The gateway will work without it\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📄 Database locations\u003C\u002Fsummary>\n\n| CLI Tool | Database Path |\n|----------|---------------|\n| kiro-cli | `~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli\u002Fdata.sqlite3` |\n| amazon-q-developer-cli | `~\u002F.local\u002Fshare\u002Famazon-q\u002Fdata.sqlite3` |\n\nThe gateway reads credentials from the `auth_kv` table which stores:\n- `kirocli:odic:token` or `codewhisperer:odic:token` — access token, refresh token, expiration\n- `kirocli:odic:device-registration` or `codewhisperer:odic:device-registration` — client ID and secret\n\nBoth key formats are supported for compatibility with different kiro-cli versions.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Getting Credentials\n\n**For Kiro IDE users:**\n- Log in to Kiro IDE and use Option 1 above (JSON credentials file)\n- The credentials file is created automatically after login\n\n**For Kiro CLI users:**\n- Log in with `kiro-cli login` and use Option 3 or Option 4 above\n- No manual token extraction needed!\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔧 Advanced: Manual token extraction\u003C\u002Fsummary>\n\nIf you need to manually extract the refresh token (e.g., for debugging), you can intercept Kiro IDE traffic:\n- Look for requests to: `prod.us-east-1.auth.desktop.kiro.dev\u002FrefreshToken`\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🐳 Docker Deployment\n\n> **Docker-based deployment.** Prefer native Python? See [Quick Start](#-quick-start) above.\n\n### Quick Start\n\n```bash\n# 1. Clone and configure\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJwadow\u002Fkiro-gateway.git\ncd kiro-gateway\ncp .env.example .env\n# Edit .env with your credentials\n\n# 2. Run with docker-compose\ndocker-compose up -d\n\n# 3. Check status\ndocker-compose logs -f\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealth\n```\n\n### Docker Run (Without Compose)\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 Using Environment Variables\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ndocker run -d \\\n  -p 8000:8000 \\\n  -e PROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\" \\\n  -e REFRESH_TOKEN=\"your_refresh_token\" \\\n  --name kiro-gateway \\\n  ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 Using Credentials File\u003C\u002Fsummary>\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\ndocker run -d \\\n  -p 8000:8000 \\\n  -v ~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro \\\n  -e KIRO_CREDS_FILE=\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fkiro-auth-token.json \\\n  -e PROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\" \\\n  --name kiro-gateway \\\n  ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n**Windows (PowerShell):**\n```powershell\ndocker run -d `\n  -p 8000:8000 `\n  -v ${HOME}\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro `\n  -e KIRO_CREDS_FILE=\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fkiro-auth-token.json `\n  -e PROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\" `\n  --name kiro-gateway `\n  ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 Using .env File\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ndocker run -d -p 8000:8000 --env-file .env --name kiro-gateway ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Docker Compose Configuration\n\nEdit `docker-compose.yml` and uncomment volume mounts for your OS:\n\n```yaml\nvolumes:\n  # Kiro IDE credentials (choose your OS)\n  - ~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro              # Linux\u002FmacOS\n  # - ${USERPROFILE}\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro  # Windows\n  \n  # kiro-cli database (choose your OS)\n  - ~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:ro  # Linux\u002FmacOS\n  # - ${USERPROFILE}\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:ro  # Windows\n  \n  # Debug logs (optional)\n  - .\u002Fdebug_logs:\u002Fapp\u002Fdebug_logs\n```\n\n### Management Commands\n\n```bash\ndocker-compose logs -f      # View logs\ndocker-compose restart      # Restart\ndocker-compose down         # Stop\ndocker-compose pull && docker-compose up -d  # Update\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔧 Building from Source\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ndocker build -t kiro-gateway .\ndocker run -d -p 8000:8000 --env-file .env kiro-gateway\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🌐 VPN\u002FProxy Support\n\n**For users in China, corporate networks, or regions with connectivity issues to AWS services.**\n\nThe gateway supports routing all Kiro API requests through a VPN or proxy server. This is essential if you experience connection problems to AWS endpoints or need to use a corporate proxy.\n\n### Configuration\n\nAdd to your `.env` file:\n\n```env\n# HTTP proxy\nVPN_PROXY_URL=http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890\n\n# SOCKS5 proxy\nVPN_PROXY_URL=socks5:\u002F\u002F127.0.0.1:1080\n\n# With authentication (corporate proxies)\nVPN_PROXY_URL=http:\u002F\u002Fusername:password@proxy.company.com:8080\n\n# Without protocol (defaults to http:\u002F\u002F)\nVPN_PROXY_URL=192.168.1.100:8080\n```\n\n### Supported Protocols\n\n- ✅ **HTTP** — Standard proxy protocol\n- ✅ **HTTPS** — Secure proxy connections\n- ✅ **SOCKS5** — Advanced proxy protocol (common in VPN software)\n- ✅ **Authentication** — Username\u002Fpassword embedded in URL\n\n### When You Need This\n\n| Situation | Solution |\n|-----------|----------|\n| Connection timeouts to AWS | Use VPN\u002Fproxy to route traffic |\n| Corporate network restrictions | Configure your company's proxy |\n| Regional connectivity issues | Use a VPN service with proxy support |\n| Privacy requirements | Route through your own proxy server |\n\n### Popular VPN Software with Proxy Support\n\nMost VPN clients provide a local proxy server you can use:\n- **Sing-box** — Modern VPN client with HTTP\u002FSOCKS5 proxy\n- **Clash** — Usually runs on `http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890`\n- **V2Ray** — Configurable SOCKS5\u002FHTTP proxy\n- **Shadowsocks** — SOCKS5 proxy support\n- **Corporate VPN** — Check your IT department for proxy settings\n\nLeave `VPN_PROXY_URL` empty (default) if you don't need proxy support.\n\n---\n\n## 📡 API Reference\n\n### Endpoints\n\n| Endpoint | Method | Description |\n|----------|--------|-------------|\n| `\u002F` | GET | Health check |\n| `\u002Fhealth` | GET | Detailed health check |\n| `\u002Fv1\u002Fmodels` | GET | List available models |\n| `\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions` | POST | OpenAI Chat Completions API |\n| `\u002Fv1\u002Fmessages` | POST | Anthropic Messages API |\n\n---\n\n## 💡 Usage Examples\n\n### OpenAI API\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 Simple cURL Request\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions \\\n  -H \"Authorization: Bearer my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}],\n    \"stream\": true\n  }'\n```\n\n> **Note:** Replace `my-super-secret-password-123` with the `PROXY_API_KEY` you set in your `.env` file.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 Streaming Request\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions \\\n  -H \"Authorization: Bearer my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"messages\": [\n      {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are a helpful assistant.\"},\n      {\"role\": \"user\", \"content\": \"What is 2+2?\"}\n    ],\n    \"stream\": true\n  }'\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🛠️ With Tool Calling\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions \\\n  -H \"Authorization: Bearer my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"What is the weather in London?\"}],\n    \"tools\": [{\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"Get weather for a location\",\n        \"parameters\": {\n          \"type\": \"object\",\n          \"properties\": {\n            \"location\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"City name\"}\n          },\n          \"required\": [\"location\"]\n        }\n      }\n    }]\n  }'\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🐍 Python OpenAI SDK\u003C\u002Fsummary>\n\n```python\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI(\n    base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\",\n    api_key=\"my-super-secret-password-123\"  # Your PROXY_API_KEY from .env\n)\n\nresponse = client.chat.completions.create(\n    model=\"claude-sonnet-4-5\",\n    messages=[\n        {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are a helpful assistant.\"},\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}\n    ],\n    stream=True\n)\n\nfor chunk in response:\n    if chunk.choices[0].delta.content:\n        print(chunk.choices[0].delta.content, end=\"\")\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🦜 LangChain\u003C\u002Fsummary>\n\n```python\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI\n\nllm = ChatOpenAI(\n    base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\",\n    api_key=\"my-super-secret-password-123\",  # Your PROXY_API_KEY from .env\n    model=\"claude-sonnet-4-5\"\n)\n\nresponse = llm.invoke(\"Hello, how are you?\")\nprint(response.content)\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Anthropic API\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 Simple cURL Request\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fmessages \\\n  -H \"x-api-key: my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"anthropic-version: 2023-06-01\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"max_tokens\": 1024,\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n  }'\n```\n\n> **Note:** Anthropic API uses `x-api-key` header instead of `Authorization: Bearer`. Both are supported.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 With System Prompt\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fmessages \\\n  -H \"x-api-key: my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"anthropic-version: 2023-06-01\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"max_tokens\": 1024,\n    \"system\": \"You are a helpful assistant.\",\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n  }'\n```\n\n> **Note:** In Anthropic API, `system` is a separate field, not a message.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📡 Streaming\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fmessages \\\n  -H \"x-api-key: my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"anthropic-version: 2023-06-01\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"max_tokens\": 1024,\n    \"stream\": true,\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n  }'\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🐍 Python Anthropic SDK\u003C\u002Fsummary>\n\n```python\nimport anthropic\n\nclient = anthropic.Anthropic(\n    api_key=\"my-super-secret-password-123\",  # Your PROXY_API_KEY from .env\n    base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\"\n)\n\n# Non-streaming\nresponse = client.messages.create(\n    model=\"claude-sonnet-4-5\",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n)\nprint(response.content[0].text)\n\n# Streaming\nwith client.messages.stream(\n    model=\"claude-sonnet-4-5\",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n) as stream:\n    for text in stream.text_stream:\n        print(text, end=\"\", flush=True)\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🔧 Debugging\n\nDebug logging is **disabled by default**. To enable, add to your `.env`:\n\n```env\n# Debug logging mode:\n# - off: disabled (default)\n# - errors: save logs only for failed requests (4xx, 5xx) - recommended for troubleshooting\n# - all: save logs for every request (overwrites on each request)\nDEBUG_MODE=errors\n```\n\n### Debug Modes\n\n| Mode | Description | Use Case |\n|------|-------------|----------|\n| `off` | Disabled (default) | Production |\n| `errors` | Save logs only for failed requests (4xx, 5xx) | **Recommended for troubleshooting** |\n| `all` | Save logs for every request | Development\u002Fdebugging |\n\n### Debug Files\n\nWhen enabled, requests are logged to the `debug_logs\u002F` folder:\n\n| File | Description |\n|------|-------------|\n| `request_body.json` | Incoming request from client (OpenAI format) |\n| `kiro_request_body.json` | Request sent to Kiro API |\n| `response_stream_raw.txt` | Raw stream from Kiro |\n| `response_stream_modified.txt` | Transformed stream (OpenAI format) |\n| `app_logs.txt` | Application logs for the request |\n| `error_info.json` | Error details (only on errors) |\n\n---\n\n## 📜 License\n\nThis project is licensed under the **GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)**.\n\nThis means:\n- ✅ You can use, modify, and distribute this software\n- ✅ You can use it for commercial purposes\n- ⚠️ **You must disclose source code** when you distribute the software\n- ⚠️ **Network use is distribution** — if you run a modified version on a server and let others interact with it, you must make the source code available to them\n- ⚠️ Modifications must be released under the same license\n\nSee the [LICENSE](LICENSE) file for the full license text.\n\n### Why AGPL-3.0?\n\nAGPL-3.0 ensures that improvements to this software benefit the entire community. If you modify this gateway and deploy it as a service, you must share your improvements with your users.\n\n### Contributor License Agreement (CLA)\n\nBy submitting a contribution to this project, you agree to the terms of our [Contributor License Agreement (CLA)](CLA.md). This ensures that:\n- You have the right to submit the contribution\n- You grant the maintainer rights to use and relicense your contribution\n- The project remains legally protected\n\n---\n\n## 💖 Support the Project\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fjwadow_kiro-gateway_readme_8ed664bfd0b4.png\" alt=\"Love\" width=\"80\" \u002F>\n\n**If this project saved you time or money, consider supporting it!**\n\nEvery contribution helps keep this project alive and growing\n\n\u003Cbr>\n\n### 🤑 Donate\n\n[**☕ One-time Donation**](https:\u002F\u002Fapp.lava.top\u002Fjwadow?tabId=donate)  •  [**💎 Monthly Support**](https:\u002F\u002Fapp.lava.top\u002Fjwadow?tabId=subscriptions)\n\n\u003Cbr>\n\n### 🪙 Or send crypto\n\n| Currency | Network | Address |\n|:--------:|:-------:|:--------|\n| **USDT** | TRC20 | `TSVtgRc9pkC1UgcbVeijBHjFmpkYHDRu26` |\n| **BTC** | Bitcoin | `12GZqxqpcBsqJ4Vf1YreLqwoMGvzBPgJq6` |\n| **ETH** | Ethereum | `0xc86eab3bba3bbaf4eb5b5fff8586f1460f1fd395` |\n| **SOL** | Solana | `9amykF7KibZmdaw66a1oqYJyi75fRqgdsqnG66AK3jvh` |\n| **TON** | TON | `UQBVh8T1H3GI7gd7b-_PPNnxHYYxptrcCVf3qQk5v41h3QTM` |\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## ⚠️ Disclaimer\n\nThis project is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by Amazon Web Services (AWS), Anthropic, or Kiro IDE. Use at your own risk and in compliance with the terms of service of the underlying APIs.\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**[⬆ Back to Top](#-kiro-gateway)**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 👻 Kiro 网关\n\n**Kiro API 的代理网关（Amazon Q Developer \u002F AWS CodeWhisperer）**\n\n[🇷🇺 Русский](docs\u002Fru\u002FREADME.md) • [🇨🇳 中文](docs\u002Fzh\u002FREADME.md) • [🇪🇸 Español](docs\u002Fes\u002FREADME.md) • [🇮🇩 Indonesia](docs\u002Fid\u002FREADME.md) • [🇧🇷 Português](docs\u002Fpt\u002FREADME.md) • [🇯🇵 日本語](docs\u002Fja\u002FREADME.md) • [🇰🇷 한국어](docs\u002Fko\u002FREADME.md)\n\n由 [@Jwadow](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow) 用 ❤️ 制作\n\n[![许可证：AGPL v3](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-AGPL%20v3-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.gnu.org\u002Flicenses\u002Fagpl-3.0)\n[![Python 3.10+](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.10+-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F)\n[![FastAPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFastAPI-0.100+-green.svg)](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F)\n[![赞助](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F💖_Sponsor-Support_Development-ff69b4)](#-support-the-project)\n\n*使用 Kiro 中的 Claude 模型，与 Claude Code、OpenCode、Codex 应用、Cursor、Cline、Roo Code、Kilo Code、Obsidian、OpenAI SDK、LangChain、Continue 等兼容 OpenAI 或 Anthropic 的工具一起使用*\n\n[模型](#-supported-models) • [功能](#-features) • [快速入门](#-quick-start) • [配置](#%EF%B8%8F-configuration) • [💖 赞助](#-support-the-project)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 🤖 可用模型\n\n> ⚠️ **重要提示：** 模型的可用性取决于您的 Kiro 套餐级别（免费\u002F付费）。网关会根据您的订阅情况，提供您在 IDE 或 CLI 中可用的任何模型。以下列表显示的是通常在 **免费套餐** 中可用的模型。\n\n> 🔒 **Claude Opus 4.5** 已于 2026 年 1 月 17 日从免费套餐中移除。它可能在付费套餐中可用——请检查您的 IDE\u002FCLI 模型列表。\n\n🚀 **Claude Sonnet 4.5** — 性能均衡。非常适合编码、写作和通用任务。\n\n⚡ **Claude Haiku 4.5** — 极速响应。非常适合快速回复、简单任务和聊天。\n\n📦 **Claude Sonnet 4** — 上一代模型。对于大多数用例仍然强大且可靠。\n\n📦 **Claude 3.7 Sonnet** — 旧版模型。可用于向后兼容。\n\n🐋 **DeepSeek-V3.2** — 开源 MoE 模型（685B 参数，37B 激活）。在编码、推理和通用任务方面表现均衡。\n\n🧩 **MiniMax M2.1** — 开源 MoE 模型（230B 参数，10B 激活）。非常适合复杂任务、规划和多步骤工作流。\n\n🤖 **Qwen3-Coder-Next** — 开源 MoE 模型（80B 参数，3B 激活）。专注于编码。非常适合开发和大型项目。\n\n> 💡 **智能模型解析：** 您可以使用任何模型名称格式——`claude-sonnet-4-5`、`claude-sonnet-4.5`，甚至带有版本号的名称，如 `claude-sonnet-4-5-20250929`。网关会自动将其标准化。\n\n---\n\n## ✨ 功能\n\n| 功能 | 描述 |\n|---------|-------------|\n| 🔌 **兼容 OpenAI 的 API** | 可与任何兼容 OpenAI 的工具配合使用 |\n| 🔌 **兼容 Anthropic 的 API** | 原生 `\u002Fv1\u002Fmessages` 端点 |\n| 🌐 **VPN\u002F代理支持** | 适用于受限网络的 HTTP\u002FSOCKS5 代理 |\n| 🧠 **扩展思维** | 推理功能仅限于我们的项目 |\n| 👁️ **视觉支持** | 可将图像发送给模型 |\n| 🛠️ **工具调用** | 支持函数调用 |\n| 💬 **完整消息历史** | 传递完整的对话上下文 |\n| 📡 **流式传输** | 完整的 SSE 流式传输支持 |\n| 🔄 **重试逻辑** | 在出现错误时自动重试（403、429、5xx） |\n| 📋 **扩展模型列表** | 包括带版本号的模型 |\n| 🔐 **智能令牌管理** | 在过期前自动刷新 |\n\n---\n\n## 🚀 快速入门\n\n**选择您的部署方式：**\n- 🐍 **原生 Python** - 完全控制，易于调试\n- 🐳 **Docker** - 隔离环境，易于部署 → [跳转到 Docker 部署](#-docker-deployment)\n\n### 先决条件\n\n- Python 3.10+\n- 满足以下条件之一：\n  - 已登录账户的 [Kiro IDE](https:\u002F\u002Fkiro.dev\u002F)，或\n  - 使用 AWS SSO（AWS IAM Identity Center，OIDC）的 [Kiro CLI](https:\u002F\u002Fkiro.dev\u002Fcli\u002F)——免费的 Builder ID 或企业账户\n\n### 安装\n\n```bash\n# 克隆仓库（需要 Git）\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJwadow\u002Fkiro-gateway.git\ncd kiro-gateway\n\n# 或下载 ZIP：代码 → 下载 ZIP → 解压 → 打开 kiro-gateway 文件夹\n\n# 安装依赖\npip install -r requirements.txt\n\n# 配置（参见“配置”部分）\ncp .env.example .env\n# 复制并编辑 .env 文件以填写您的凭据\n\n# 启动服务器\npython main.py\n\n# 或者使用自定义端口（如果 8000 端口已被占用）\npython main.py --port 9000\n```\n\n服务器将在 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000` 上可用。\n\n---\n\n## ⚙️ 配置\n\n### 选项 1：JSON 凭证文件（Kiro IDE \u002F 企业）\n\n指定凭证文件的路径：\n\n适用于：\n- **Kiro IDE**（标准）——用于个人账户\n- **企业**——用于具有 SSO 的企业账户\n\n```env\nKIRO_CREDS_FILE=\"~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fkiro-auth-token.json\"\n\n# 用于保护您的代理服务器的密码（任意安全字符串）\n# 您将在连接到网关时将其用作 api_key\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📄 JSON 文件格式\u003C\u002Fsummary>\n\n```json\n{\n  \"accessToken\": \"eyJ...\",\n  \"refreshToken\": \"eyJ...\",\n  \"expiresAt\": \"2025-01-12T23:00:00.000Z\",\n  \"profileArn\": \"arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...\",\n  \"region\": \"us-east-1\",\n  \"clientIdHash\": \"abc123...\"  \u002F\u002F 可选：用于企业 SSO 设置\n}\n```\n\n> **注意：** 如果您在 `~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002F` 目录下有两个 JSON 文件（例如 `kiro-auth-token.json` 和一个带有哈希名的文件），请在 `KIRO_CREDS_FILE` 中使用 `kiro-auth-token.json`。网关会自动加载另一个文件。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 选项 2：环境变量（.env 文件）\n\n在项目根目录下创建一个 `.env` 文件：\n\n```env\n# 必需\nREFRESH_TOKEN=\"your_kiro_refresh_token\"\n\n# 用于保护您的代理服务器的密码（任意安全字符串）\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n\n# 可选\nPROFILE_ARN=\"arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...\"\nKIRO_REGION=\"us-east-1\"\n```\n\n### 选项 3：AWS SSO 凭证（kiro-cli \u002F 企业）\n\n如果您使用 `kiro-cli` 或带有 AWS SSO（AWS IAM Identity Center）的 Kiro IDE，网关会自动检测并使用相应的身份验证信息。\n\n适用于免费的 Builder ID 账户和企业账户。\n\n```env\nKIRO_CREDS_FILE=\"~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fyour-sso-cache-file.json\"\n\n# 用于保护您的代理服务器的密码\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n\n# 注意：对于 AWS SSO（Builder ID 和企业账户），无需提供 PROFILE_ARN\n\n# 网关在没有它的情况下也能正常工作\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📄 AWS SSO JSON 文件格式\u003C\u002Fsummary>\n\nAWS SSO 凭证文件（位于 `~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002F`）包含以下内容：\n\n```json\n{\n  \"accessToken\": \"eyJ...\",\n  \"refreshToken\": \"eyJ...\",\n  \"expiresAt\": \"2025-01-12T23:00:00.000Z\",\n  \"region\": \"us-east-1\",\n  \"clientId\": \"...\",\n  \"clientSecret\": \"...\"\n}\n```\n\n**注意：** 使用 AWS SSO（Builder ID 和企业账户）的用户不需要 `profileArn`。网关即使指定了该字段也会忽略它，因此没有它也能正常工作。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔍 工作原理\u003C\u002Fsummary>\n\n网关会根据凭证文件自动检测认证类型：\n\n- **Kiro Desktop Auth**（默认）：当 `clientId` 和 `clientSecret` 不存在时使用\n  - 端点：`https:\u002F\u002Fprod.{region}.auth.desktop.kiro.dev\u002FrefreshToken`\n  \n- **AWS SSO (OIDC)**：当 `clientId` 和 `clientSecret` 存在时使用\n  - 端点：`https:\u002F\u002Foidc.{region}.amazonaws.com\u002Ftoken`\n\n无需额外配置——只需指向您的凭证文件即可！\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 选项 4：kiro-cli SQLite 数据库\n\n如果您使用 `kiro-cli` 并希望直接使用其 SQLite 数据库：\n\n```env\nKIRO_CLI_DB_FILE=\"~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli\u002Fdata.sqlite3\"\n\n# 用于保护您代理服务器的密码\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n\n# 注意：对于 AWS SSO（Builder ID 和企业账户），PROFILE_ARN 并非必需\n# 网关在没有它的情况下也能正常工作\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📄 数据库位置\u003C\u002Fsummary>\n\n| CLI 工具 | 数据库路径 |\n|----------|---------------|\n| kiro-cli | `~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli\u002Fdata.sqlite3` |\n| amazon-q-developer-cli | `~\u002F.local\u002Fshare\u002Famazon-q\u002Fdata.sqlite3` |\n\n网关会从 `auth_kv` 表中读取凭据，该表存储：\n- `kirocli:odic:token` 或 `codewhisperer:odic:token` — 访问令牌、刷新令牌和过期时间\n- `kirocli:odic:device-registration` 或 `codewhisperer:odic:device-registration` — 客户端 ID 和密钥\n\n两种键格式都支持，以兼容不同版本的 kiro-cli。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 获取凭证\n\n**对于 Kiro IDE 用户：**\n- 登录 Kiro IDE，并使用上述选项 1（JSON 凭证文件）\n- 登录后会自动创建凭证文件\n\n**对于 Kiro CLI 用户：**\n- 使用 `kiro-cli login` 登录，并使用上述选项 3 或选项 4\n- 无需手动提取令牌！\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔧 高级：手动提取令牌\u003C\u002Fsummary>\n\n如果您需要手动提取刷新令牌（例如用于调试），可以拦截 Kiro IDE 的流量：\n- 查找发送到 `prod.us-east-1.auth.desktop.kiro.dev\u002FrefreshToken` 的请求\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🐳 Docker 部署\n\n> **基于 Docker 的部署。** 如果您更喜欢原生 Python，请参阅上方的【快速入门】部分。\n\n### 快速入门\n\n```bash\n# 1. 克隆并配置\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJwadow\u002Fkiro-gateway.git\ncd kiro-gateway\ncp .env.example .env\n# 根据您的凭证编辑 .env 文件\n\n# 2. 使用 docker-compose 运行\ndocker-compose up -d\n\n# 3. 检查状态\ndocker-compose logs -f\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealth\n```\n\n### 不使用 Compose 的 Docker 运行\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 使用环境变量\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ndocker run -d \\\n  -p 8000:8000 \\\n  -e PROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\" \\\n  -e REFRESH_TOKEN=\"your_refresh_token\" \\\n  --name kiro-gateway \\\n  ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 使用凭证文件\u003C\u002Fsummary>\n\n**Linux\u002FmacOS：**\n```bash\ndocker run -d \\\n  -p 8000:8000 \\\n  -v ~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro \\\n  -e KIRO_CREDS_FILE=\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fkiro-auth-token.json \\\n  -e PROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\" \\\n  --name kiro-gateway \\\n  ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n**Windows（PowerShell）：**\n```powershell\ndocker run -d `\n  -p 8000:8000 `\n  -v ${HOME}\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro `\n  -e KIRO_CREDS_FILE=\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fkiro-auth-token.json `\n  -e PROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\" `\n  --name kiro-gateway `\n  ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 使用 .env 文件\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ndocker run -d -p 8000:8000 --env-file .env --name kiro-gateway ghcr.io\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway:latest\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Docker Compose 配置\n\n编辑 `docker-compose.yml` 文件，取消注释适用于您操作系统的卷挂载：\n\n```yaml\nvolumes:\n  # Kiro IDE 凭证（选择您的操作系统）\n  - ~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro              # Linux\u002FmacOS\n  # - ${USERPROFILE}\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache:ro  # Windows\n  \n  # kiro-cli 数据库（选择您的操作系统）\n  - ~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:ro  # Linux\u002FmacOS\n  # - ${USERPROFILE}\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:\u002Fhome\u002Fkiro\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli:ro  # Windows\n  \n  # 调试日志（可选）\n  - .\u002Fdebug_logs:\u002Fapp\u002Fdebug_logs\n```\n\n### 管理命令\n\n```bash\ndocker-compose logs -f      # 查看日志\ndocker-compose restart      # 重启\ndocker-compose down         # 停止\ndocker-compose pull && docker-compose up -d  # 更新\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔧 从源代码构建\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ndocker build -t kiro-gateway .\ndocker run -d -p 8000:8000 --env-file .env kiro-gateway\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🌐 VPN\u002F代理支持\n\n**适用于中国、企业网络或与 AWS 服务连接存在问题的地区的用户。**\n\n网关支持将所有 Kiro API 请求通过 VPN 或代理服务器路由。如果您遇到与 AWS 端点的连接问题，或者需要使用企业代理，此功能至关重要。\n\n### 配置\n\n在 `.env` 文件中添加以下内容：\n\n```env\n# HTTP 代理\nVPN_PROXY_URL=http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890\n\n# SOCKS5 代理\nVPN_PROXY_URL=socks5:\u002F\u002F127.0.0.1:1080\n\n# 带身份验证（企业代理）\nVPN_PROXY_URL=http:\u002F\u002Fusername:password@proxy.company.com:8080\n\n# 不指定协议（默认为 http:\u002F\u002F）\nVPN_PROXY_URL=192.168.1.100:8080\n```\n\n### 支持的协议\n\n- ✅ **HTTP** — 标准代理协议\n- ✅ **HTTPS** — 安全代理连接\n- ✅ **SOCKS5** — 高级代理协议（常见于 VPN 软件）\n- ✅ **身份验证** — 用户名\u002F密码嵌入在 URL 中\n\n### 适用场景\n\n| 情况 | 解决方案 |\n|-----------|----------|\n| 与 AWS 的连接超时 | 使用 VPN\u002F代理路由流量 |\n| 企业网络限制 | 配置公司代理 |\n| 区域性连接问题 | 使用支持代理的 VPN 服务 |\n| 隐私要求 | 通过自建代理服务器路由 |\n\n### 常用支持代理的 VPN 软件\n\n大多数 VPN 客户端都会提供本地代理服务器供您使用：\n- **Sing-box** — 现代化 VPN 客户端，支持 HTTP\u002FSOCKS5 代理\n- **Clash** — 通常运行在 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890`\n- **V2Ray** — 可配置 SOCKS5\u002FHTTP 代理\n- **Shadowsocks** — 支持 SOCKS5 代理\n- **企业 VPN** — 请咨询 IT 部门获取代理设置\n\n如果您不需要代理支持，请将 `VPN_PROXY_URL` 留空（默认值）。\n\n---\n\n## 📡 API 参考\n\n### 终端节点\n\n| 终端节点 | 方法 | 描述 |\n|----------|--------|-------------|\n| `\u002F` | GET | 健康检查 |\n| `\u002Fhealth` | GET | 详细健康检查 |\n| `\u002Fv1\u002Fmodels` | GET | 列出可用模型 |\n| `\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions` | POST | OpenAI 聊天完成 API |\n| `\u002Fv1\u002Fmessages` | POST | Anthropic 消息 API |\n\n---\n\n## 💡 使用示例\n\n### OpenAI API\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 简单 cURL 请求\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions \\\n  -H \"Authorization: Bearer my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}],\n    \"stream\": true\n  }'\n```\n\n> **注意:** 将 `my-super-secret-password-123` 替换为你在 `.env` 文件中设置的 `PROXY_API_KEY`。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 流式请求\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions \\\n  -H \"Authorization: Bearer my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"messages\": [\n      {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are a helpful assistant.\"},\n      {\"role\": \"user\", \"content\": \"What is 2+2?\"}\n    ],\n    \"stream\": true\n  }'\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🛠️ 使用工具调用\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions \\\n  -H \"Authorization: Bearer my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"What is the weather in London?\"}],\n    \"tools\": [{\n      \"type\": \"function\",\n      \"function\": {\n        \"name\": \"get_weather\",\n        \"description\": \"Get weather for a location\",\n        \"parameters\": {\n          \"type\": \"object\",\n          \"properties\": {\n            \"location\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"City name\"}\n          },\n          \"required\": [\"location\"]\n        }\n      }\n    }]\n  }'\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🐍 Python OpenAI SDK\u003C\u002Fsummary>\n\n```python\nfrom openai import OpenAI\n\nclient = OpenAI(\n    base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\",\n    api_key=\"my-super-secret-password-123\"  # Your PROXY_API_KEY from .env\n)\n\nresponse = client.chat.completions.create(\n    model=\"claude-sonnet-4-5\",\n    messages=[\n        {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are a helpful assistant.\"},\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}\n    ],\n    stream=True\n)\n\nfor chunk in response:\n    if chunk.choices[0].delta.content:\n        print(chunk.choices[0].delta.content, end=\"\")\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🦜 LangChain\u003C\u002Fsummary>\n\n```python\nfrom langchain_openai import ChatOpenAI\n\nllm = ChatOpenAI(\n    base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\",\n    api_key=\"my-super-secret-password-123\",  # Your PROXY_API_KEY from .env\n    model=\"claude-sonnet-4-5\"\n)\n\nresponse = llm.invoke(\"Hello, how are you?\")\nprint(response.content)\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Anthropic API\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 简单 cURL 请求\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fmessages \\\n  -H \"x-api-key: my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"anthropic-version: 2023-06-01\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"max_tokens\": 1024,\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n  }'\n```\n\n> **注意:** Anthropic API 使用 `x-api-key` 头部，而不是 `Authorization: Bearer`。两者都支持。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔹 使用系统提示\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fmessages \\\n  -H \"x-api-key: my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"anthropic-version: 2023-06-01\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"max_tokens\": 1024,\n    \"system\": \"You are a helpful assistant.\",\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n  }'\n```\n\n> **注意:** 在 Anthropic API 中，`system` 是一个单独的字段，而不是消息的一部分。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>📡 流式传输\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fmessages \\\n  -H \"x-api-key: my-super-secret-password-123\" \\\n  -H \"anthropic-version: 2023-06-01\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-5\",\n    \"max_tokens\": 1024,\n    \"stream\": true,\n    \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n  }'\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🐍 Python Anthropic SDK\u003C\u002Fsummary>\n\n```python\nimport anthropic\n\nclient = anthropic.Anthropic(\n    api_key=\"my-super-secret-password-123\",  # Your PROXY_API_KEY from .env\n    base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\"\n)\n\n# 非流式\nresponse = client.messages.create(\n    model=\"claude-sonnet-4-5\",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n)\nprint(response.content[0].text)\n\n# 流式\nwith client.messages.stream(\n    model=\"claude-sonnet-4-5\",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n) as stream:\n    for text in stream.text_stream:\n        print(text, end=\"\", flush=True)\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🔧 调试\n\n调试日志默认是**禁用的**。要启用，请在你的 `.env` 文件中添加：\n\n```env\n# 调试日志模式：\n# - off: 禁用（默认）\n# - errors: 只保存失败请求的日志（4xx、5xx）——推荐用于故障排除\n# - all: 保存每次请求的日志（每次请求都会覆盖）\nDEBUG_MODE=errors\n```\n\n### 调试模式\n\n| 模式 | 描述 | 使用场景 |\n|------|-------------|----------|\n| `off` | 禁用（默认） | 生产环境 |\n| `errors` | 只保存失败请求的日志（4xx、5xx） | **推荐用于故障排除** |\n| `all` | 保存每次请求的日志 | 开发\u002F调试 |\n\n### 调试文件\n\n启用后，请求会被记录到 `debug_logs\u002F` 文件夹中：\n\n| 文件 | 描述 |\n|------|-------------|\n| `request_body.json` | 来自客户端的入站请求（OpenAI 格式） |\n| `kiro_request_body.json` | 发送到 Kiro API 的请求 |\n| `response_stream_raw.txt` | 来自 Kiro 的原始流 |\n| `response_stream_modified.txt` | 转换后的流（OpenAI 格式） |\n| `app_logs.txt` | 该请求的应用程序日志 |\n| `error_info.json` | 错误详情（仅在发生错误时） |\n\n---\n\n## 📜 许可证\n\n本项目采用 **GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)** 许可证。\n\n这意味着：\n- ✅ 你可以使用、修改和分发此软件\n- ✅ 你可以将其用于商业目的\n- ⚠️ **当你分发软件时，必须公开源代码**\n- ⚠️ **网络使用即为分发** —— 如果你在服务器上运行修改后的版本，并允许他人与其交互，你必须向他们提供源代码\n- ⚠️ **修改后的版本必须以相同的许可证发布**\n\n完整的许可证文本请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。\n\n### 为什么选择 AGPL-3.0？\n\nAGPL-3.0 确保对本软件的改进能够惠及整个社区。如果你修改了这个网关并将其部署为一项服务，你必须与用户分享你的改进成果。\n\n### 贡献者许可协议（CLA）\n\n通过向本项目提交贡献，即表示您同意我们的[贡献者许可协议（CLA）](CLA.md)中的条款。这确保：\n- 您有权提交该贡献\n- 您授予维护者使用和重新授权您贡献的权利\n- 项目在法律上得到保护\n\n---\n\n## 💖 支持本项目\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fjwadow_kiro-gateway_readme_8ed664bfd0b4.png\" alt=\"爱心\" width=\"80\" \u002F>\n\n**如果这个项目为您节省了时间和金钱，请考虑支持它！**\n\n您的每一份贡献都有助于让该项目持续发展并保持活力。\n\n\u003Cbr>\n\n### 🤑 捐赠\n\n[**☕ 一次性捐赠**](https:\u002F\u002Fapp.lava.top\u002Fjwadow?tabId=donate)  •  [**💎 每月支持**](https:\u002F\u002Fapp.lava.top\u002Fjwadow?tabId=subscriptions)\n\n\u003Cbr>\n\n### 🪙 或发送加密货币\n\n| 币种 | 网络 | 地址 |\n|:--------:|:-------:|:--------|\n| **USDT** | TRC20 | `TSVtgRc9pkC1UgcbVeijBHjFmpkYHDRu26` |\n| **BTC** | 比特币 | `12GZqxqpcBsqJ4Vf1YreLqwoMGvzBPgJq6` |\n| **ETH** | 以太坊 | `0xc86eab3bba3bbaf4eb5b5fff8586f1460f1fd395` |\n| **SOL** | Solana | `9amykF7KibZmdaw66a1oqYJyi75fRqgdsqnG66AK3jvh` |\n| **TON** | TON | `UQBVh8T1H3GI7gd7b-_PPNnxHYYxptrcCVf3qQk5v41h3QTM` |\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## ⚠️ 免责声明\n\n本项目与亚马逊云服务（AWS）、Anthropic 或 Kiro IDE 无任何关联、背书或赞助关系。请自行承担使用风险，并遵守相关 API 的服务条款。\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**[⬆ 返回顶部](#-kiro-gateway)**\n\n\u003C\u002Fdiv>","# Kiro Gateway 快速上手指南\n\nKiro Gateway 是一个代理网关，旨在将 Amazon Q Developer (原 AWS CodeWhisperer\u002FKiro) 的 API 转换为 OpenAI 或 Anthropic 兼容格式。通过它，你可以在 Cursor、Cline、OpenCode 等工具中使用 Claude 系列模型及其他大模型。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下系统要求和前置条件：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：Python 3.10 或更高版本\n*   **账号要求**（二选一）：\n    *   已登录的 [Kiro IDE](https:\u002F\u002Fkiro.dev\u002F) 账号\n    *   已登录的 [Kiro CLI](https:\u002F\u002Fkiro.dev\u002Fcli\u002F) (支持 AWS Builder ID 免费账号或企业 SSO 账号)\n*   **网络环境**：由于服务依赖 AWS 接口，中国大陆用户建议配置代理（见配置部分）。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 获取代码\n使用 Git 克隆仓库或下载源码包：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJwadow\u002Fkiro-gateway.git\ncd kiro-gateway\n```\n\n### 2. 安装依赖\n推荐使用国内镜像源加速安装：\n\n```bash\npip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 3. 配置文件\n复制示例配置文件并编辑：\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\n使用文本编辑器打开 `.env` 文件，根据你的登录方式选择以下**一种**配置方案：\n\n#### 方案 A：使用 Kiro IDE 凭证（推荐个人用户）\n如果你已安装并登录了 Kiro IDE，网关会自动读取缓存文件。\n```env\n# 指向 Kiro IDE 的凭证文件路径 (通常无需修改)\nKIRO_CREDS_FILE=\"~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fkiro-auth-token.json\"\n\n# 设置访问网关的密码 (自定义一个安全字符串，后续在客户端作为 API Key 使用)\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n```\n\n#### 方案 B：使用 Kiro CLI 凭证\n如果你使用命令行工具，先执行 `kiro-cli login` 登录，然后配置：\n```env\n# 指向 CLI 的凭证文件或数据库\nKIRO_CREDS_FILE=\"~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002Fyour-sso-cache-file.json\"\n# 或者直接使用 SQLite 数据库:\n# KIRO_CLI_DB_FILE=\"~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli\u002Fdata.sqlite3\"\n\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\n```\n\n#### 方案 C：手动填入 Token\n如果无法自动读取，可手动填入刷新令牌：\n```env\nREFRESH_TOKEN=\"your_kiro_refresh_token\"\nPROXY_API_KEY=\"my-super-secret-password-123\"\nPROFILE_ARN=\"arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...\" # 可选\nKIRO_REGION=\"us-east-1\"\n```\n\n> **注意**：中国大陆用户若连接 AWS 服务受阻，需在 `.env` 中添加代理配置：\n> ```env\n> VPN_PROXY_URL=http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890\n> # 或 SOCKS5 代理\n> # VPN_PROXY_URL=socks5:\u002F\u002F127.0.0.1:1080\n> ```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 启动服务\n在终端运行以下命令启动网关：\n\n```bash\npython main.py\n```\n\n若默认端口 8000 被占用，可指定其他端口：\n```bash\npython main.py --port 9000\n```\n\n启动成功后，服务将运行在 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`。\n\n### 2. 连接到 AI 客户端\n以 **Cursor** 或 **Cline** 为例进行配置：\n\n*   **API Provider**: 选择 `OpenAI Compatible` 或 `Anthropic Compatible` (均支持)\n*   **Base URL**: `http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1` (OpenAI 格式) 或 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000` (Anthropic 格式)\n*   **API Key**: 填写你在 `.env` 中设置的 `PROXY_API_KEY` (例如：`my-super-secret-password-123`)\n*   **Model Name**: 输入模型名称，网关会自动识别格式。\n    *   推荐尝试：`claude-sonnet-4-5`, `claude-haiku-4-5`, `deepseek-v3.2`\n\n### 3. 验证连接\n你可以使用 `curl` 简单测试服务是否健康：\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fhealth\n```\n\n如果返回正常响应，即可在支持的 IDE 插件中开始使用 Kiro 提供的模型进行编程辅助。","某初创团队的后端工程师需要在网络受限的内网环境中，利用免费的 AWS CodeWhisperer (Kiro) 额度驱动 Cursor 和 LangChain 应用进行高强度代码重构。\n\n### 没有 kiro-gateway 时\n- **工具链断裂**：Cursor、OpenAI SDK 等主流开发工具无法直接调用 Kiro 提供的免费 Claude 模型，开发者被迫在不同界面间手动切换复制粘贴。\n- **网络访问受阻**：内网环境缺乏灵活的 HTTP\u002FSOCKS5 代理支持，导致 API 请求频繁超时或直接被防火墙拦截。\n- **模型兼容性差**：无法自动识别 `claude-sonnet-4.5` 等不同版本的模型命名格式，每次调用需手动调整参数，极易出错。\n- **服务稳定性低**：遇到 429 限流或 5xx 服务器错误时缺乏自动重试机制，长任务经常中途失败，打断开发心流。\n- **上下文丢失**：难以在第三方客户端中完整传递多轮对话历史，导致 AI 无法理解复杂的项目背景。\n\n### 使用 kiro-gateway 后\n- **无缝集成生态**：通过标准的 OpenAI\u002FAnthropic 兼容接口，直接在 Cursor 和 LangChain 中调用免费的高级 Claude 模型，实现“零感知”切换。\n- **穿透网络限制**：内置强大的代理功能，轻松配置 SOCKS5 或 HTTP 代理，确保在内网或受限网络下稳定连接 AWS 服务。\n- **智能模型解析**：自动归一化各类模型名称写法，无论输入何种版本标识，kiro-gateway 都能精准路由到可用模型。\n- **高可用保障**：内置智能重试逻辑，自动处理限流和临时故障，确保长时间运行的代码生成任务不中断。\n- **完整语境保持**：完美透传全量消息历史和视觉信息，让 AI 助手能基于完整的项目上下文提供精准的架构建议。\n\nkiro-gateway 将分散且受限的免费 AI 算力转化为标准、稳定且通用的开发基础设施，极大降低了团队使用高端模型的门槛与成本。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fjwadow_kiro-gateway_637a31ad.png","jwadow","Max","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fjwadow_f60dd8af.jpg",null,"Russia","funkyswagmrrobot67@gmail.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow",[81,85],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",99.9,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Dockerfile","#384d54",0.1,860,210,"2026-04-07T14:08:58","AGPL-3.0","Linux, macOS, Windows","不需要 GPU","未说明",{"notes":97,"python":98,"dependencies":99},"该工具是一个代理网关，用于连接 Kiro API (Amazon Q Developer \u002F AWS CodeWhisperer)。运行前需要安装 Kiro IDE 并登录，或者安装 Kiro CLI 并通过 AWS SSO 登录。支持通过 Docker 部署。在中国或受限网络环境下使用时，需在配置文件中设置 HTTP 或 SOCKS5 代理。","3.10+",[100],"FastAPI>=0.100",[35,15,13,102,14,52],"音频",[104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123],"ai","anthropic","api-gateway","aws","claude","codewhisperer","fastapi","kiro","llm","openai","openai-api","opus","proxy","python","sonnet","streaming","free","opencode","sso","kiro-cli","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T17:18:51.733733",[127,132,137,142,147,151],{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},24643,"网关运行约 1 小时后 Token 过期导致请求失败，如何自动刷新 Token？","这是一个已修复的问题。请更新代码并重启网关。修复后，网关会自动处理 Token 刷新逻辑，无需手动重新打开 kiro-cli。对于凭证文件配置：请在 `KIRO_CREDS_FILE` 环境变量中使用 `kiro-auth-token.json`。当主文件中包含 `clientIdHash` 时，网关会自动加载哈希文件中的设备注册信息。如果之前使用 SQLite 存储，更新后也应能正常工作。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway\u002Fissues\u002F43",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},24644,"在 Claude Code 的沙盒模式（sandbox mode）下运行时出现 \"Improperly formed request\" (400) 错误怎么办？","此问题通常由版本过旧或配置不当引起。首先，请将项目更新至最新版本（v1.0.4 或更高），该版本修复了消息合并过程中丢失 tool_calls 的 bug。如果更新后问题依旧，请检查 `.env` 文件，删除或注释掉 `TOOL_DESCRIPTION_MAX_LENGTH` 这一行（如果其值被设置为超过 10000）。此外，可以设置 `DEBUG_MODE=errors` 来仅在请求失败时保存日志以便进一步排查。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway\u002Fissues\u002F3",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},24645,"使用 Kiro Desktop Auth 登录时，刷新 Token 遇到 \"401 Unauthorized\" 错误如何解决？","该问题主要出现在企业版 AWS 账户中，因为刷新 Token 的请求格式与普通账户不同。维护者已合并相关修复：移除了条件格式逻辑，现在企业版 IDE 和 kiro-cli 统一使用带有驼峰命名参数（camelCase）的 JSON 格式，这符合 AWS SSO OIDC 的标准期望。请拉取最新代码，确保您的 `clientIdHash` 检测和設備註冊加載邏輯是最新的，即可解决此问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway\u002Fissues\u002F45",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},24646,"直接使用 Claude Code 连接网关时报 \"Invalid model\" (422\u002F400) 错误，但其他客户端正常，原因是什么？","这是因为模型名称匹配问题。维护者已在最新版本中实现了动态模型解析功能。现在模型列表会在启动时直接从 Kiro API 加载，不再硬编码。系统会自动规范化模型名称（处理 `-` 或 `.` 等符号差异），并支持带日期的版本化模型。请更新到最新版本，网关将自动适配 Claude Code 请求的模型 ID（如 `claude-opus-4-5` 等）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway\u002Fissues\u002F15",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":146},24647,"是否支持 Anthropic 兼容的 API 接口？","是的，项目已原生支持 Anthropic 兼容的 API。您可以直接调用 `\u002Fv1\u002Fmessages` 端点。在 v2.0 及后续版本中，该功能已稳定发布，无需再通过 litellm 等中间件进行转换。确保您使用的是最新版本的网关即可直接使用。",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":136},24648,"调试网关请求失败的最佳实践是什么？","如果遇到问题，建议在 `.env` 配置文件中设置 `DEBUG_MODE=errors`。此模式下，网关仅在请求失败时保存详细的日志文件（包括请求体和响应信息）。您可以将这些生成的调试文件（如 `kiro_request_body.json`）提供给维护者或在社区中对比分析，以快速定位是配置问题、版本问题还是特定的网络环境差异。",[156,161,166,171,176,181,186,191,196,201,206,211,216],{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},154214,"v2.3","Codex 应用现已支持 Kiro 网关。主要错误信息现已变得清晰易懂且可操作，不再使用晦涩难懂的 API 错误码。\n\n## ✨ 新特性\n\n- **Codex 应用支持** - 增加了对 OpenAI Codex 应用使用的 `developer` 角色的支持。网关现在会将来自 OpenAI\u002FAnthropic API 的任何未知角色转换为 `user` 角色，并进行适当的消息交替处理 (#64)\n- **增强的错误信息** - 引入了集中式的错误增强系统，可将晦涩的 Kiro API 错误转换为清晰明了的提示信息。新增对 `CONTENT_LENGTH_EXCEEDS_THRESHOLD` 和 `MONTHLY_REQUEST_COUNT` 错误的支持 (#10, #62, #63)\n\n## 🐛 修复的 Bug\n\n- **MCP 图像支持** - 修复了从 MCP 工具结果中保留图像的问题。诸如 browsermcp 等工具生成的图像现在能够正确传递至 Kiro API (#57)\n- **消息结构验证** - 修复了当对话以非用户消息开头时出现的“请求格式不正确”问题。网关现在会在必要时前置一条合成的用户消息 (#60)\n- **思考模式的语言** - 扩展后的思考模式应尊重用户的语言偏好设定\n\n## 📝 文档更新\n\n- 添加了 `CONTRIBUTING.md` 文件，其中包含项目理念和代码质量标准\n\n## 🙏 贡献者\n\n- [@Ry-DS](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRy-DS) - 提供了工具结果中图像的支持 (#57)\n- [@bhaskoro-muthohar](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbhaskoro-muthohar) - 对消息结构验证问题进行了根本原因分析 (#60)\n\n---\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway\u002Fcompare\u002Fv2.2...v2.3","2026-02-03T10:56:33",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},154215,"v2.2","一次重大的可靠性升级：智能截断恢复功能可自动检测并处理 API 输出限制；Docker 容器化实现了结合 CI\u002FCD 的生产级部署；关键修复提升了跨区域和不同网络条件下的稳定性。\n\n## ✨ 新特性\n\n- **截断恢复系统** (#34, #42, #56) - 自动检测并从 API 输出截断中恢复。当 Kiro API 因响应大小限制而截断内容时，网关会注入合成消息，帮助模型理解并适应。包含工具结果截断检测以及内容截断检测，并提供智能恢复策略。\n\n- **Docker 容器化** (#55) - 全面支持 Docker，采用优化的单阶段构建、docker-compose 配置、健康检查以及自动化 CI\u002FCD 流水线。支持所有四种认证方式，并通过卷挂载方式传递凭证。已发布至 GitHub Container Registry (ghcr.io)。\n\n- **模型别名系统** (#59) - 可创建自定义模型名称，以避免与 IDE 特定模型（如 Cursor 的“auto”模型）发生命名空间冲突。支持用户友好的快捷方式及旧版模型名称兼容性。\n\n## 🐛 问题修复\n\n- **区域端点修复** (#58) - 通过切换到通用的 `q.{region}.amazonaws.com` 端点，而非特定于区域的 `codewhisperer.{region}.amazonaws.com`，修复了非 us-east-1 区域（如 eu-central-1 等）的 DNS 解析失败问题。\n\n- **CLOSE_WAIT 泄漏修复** (#54) - 通过使用每请求独立的 HTTP 客户端替代共享客户端，解决了流式传输模式下的连接泄漏问题。防止在网络接口变化（如 VPN 断开\u002F重连）时出现孤立连接。\n\n- **MCP 工具结果 Bug** (#46, #50) - 修复了工具结果中 Pydantic TextContentBlock 对象的处理问题。MCP 工具结果现在能够正确显示实际数据，而非“(空结果)”。\n\n- **DNS 故障时的回退模型** (#25) - 当 `\u002FListAvailableModels` API 因 DNS 或网络问题无法访问时，新增预配置的模型列表作为回退方案。\n\n## ⚡ 性能改进\n\n- **网络错误分类** (#53) - 提供用户友好的错误信息及故障排除步骤，适用于 DNS 失败、连接超时、SSL 错误和代理问题等场景。用可操作的指导信息取代晦涩的技术性错误提示。\n\n- **Cursor IDE 兼容性** (#49) - 支持 Cursor 的扁平化工具格式、反转的模型名称（claude-4.5-opus-high），并改进了 tool_results 的处理逻辑。孤立的 tool_results 现在会被转换为文本，而不是被直接移除。\n\n- **移除旧版调试设置** - 清理了已弃用的 `DEBUG_LAST_REQUEST` 选项。简化配置，仅保留 `DEBUG_MODE`（关闭\u002F仅显示错误\u002F全部显示）。\n\n## ⚙️ 配置\n\n新增环境变量：\n\n| 变量 | 描述 | 默认值 | 取值 |\n|----------|-------------|---------|--------|\n| `TRUNCATION_RECOVERY` | 启用自动截断恢复 | `true` | `true`, `false` |\n\n## 🔄 升级\n\n如果您仍在使用来自早期版本的旧版 `DEBUG_LAST_REQUEST=true` 选项，","2026-01-30T12:11:37",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},154216,"v2.1","重大版本更新，新增企业版 Kiro IDE 支持、针对受限网络的 VPN\u002F代理连接功能，以及对令牌持久化和工具验证的关键修复。\n\n## ✨ 新特性\n\n- **VPN\u002F代理支持** — 为中国、企业网络或存在 AWS 连接问题地区的用户，通过 HTTP\u002FSOCKS5 代理路由 Kiro API 请求。支持身份验证和 URL 自动规范化。\n- **企业版 Kiro 支持** — 完全支持使用 AWS IAM Identity Center (IdC) 身份验证的企业账号，并可从 `~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002F{clientIdHash}.json` 自动加载设备注册信息（#43、#45、#48）。\n- **社交登录支持** — 在 kiro-cli 中支持 Google、GitHub 和 Microsoft 社交登录，实现自动令牌持久化及基于优先级的密钥加载。\n\n## 🐛 问题修复\n\n- **AWS SSO OIDC 令牌格式** — 修复了令牌刷新时未采用正确的 camelCase 参数 JSON 格式，而是使用了 form-urlencoded 格式的问题（#43）。\n- **令牌持久化** — 修复了刷新后的 AWS SSO OIDC 令牌未能保存回 SQLite 数据库的问题，从而避免重启后使用过期令牌的情况（#43）。\n- **工具名称验证** — 增加了对 Kiro API 64 字符长度限制的校验，以防止因工具名称过长而导致 MCP 服务器返回“请求格式不正确”错误（#41）。\n- **连接泄漏** — 在流式请求中添加了 `Connection: close` 头部，以避免 CLOSE_WAIT 状态的连接泄漏（#38）。\n\n## ⚡ 功能改进\n\n- **JSON 截断诊断** — 添加了诊断方法，用于区分 Kiro API 的截断行为与工具调用参数中无效 JSON 格式的区别（#34）。\n- **GitHub 问题链接** — 在启动横幅中增加了指向 GitHub 问题的快捷链接，方便用户报告问题。\n- **日志增强** — 在向 Kiro API 发送请求前添加了调试日志，以提升故障排查效率。\n\n## 📝 文档更新\n\n- **README 翻译** — 新增了 7 种语言的完整 README 翻译（俄语、中文、西班牙语、印尼语、葡萄牙语、日语、韩语）。\n- **模型可用性** — 更新了模型列表，加入了按层级划分的可用性说明，并移除了 Claude Opus 4.5 的免费层级（2026 年 1 月 17 日）（#39）。\n- **AWS SSO 配置** — 澄清了 AWS SSO 凭证配置及自动加载设备注册文件的相关说明（#43）。\n\n## ⚙️ 配置项\n\n| 变量 | 默认值 | 描述 |\n|----------|---------|-------------|\n| `VPN_PROXY_URL` | （空） | 用于访问 Kiro API 的 VPN\u002F代理 URL。支持 HTTP\u002FSOCKS5 协议，可选身份验证。示例：`http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890`、`socks5:\u002F\u002F127.0.0.1:1080`、`http:\u002F\u002Fuser:pass@proxy.com:8080` |\n\n## 🙏 贡献者\n\n- [@somehow-paul](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsomehow-paul) — 贡献了 #45 和 #48。\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-gateway\u002Fcompare\u002Fv2.0...v2.1","2026-01-21T04:00:21",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},154217,"v2.0","一次重大的架构升级，将 Kiro Gateway 从仅支持 OpenAI 的代理转变为支持 OpenAI 和 Anthropic 协议的**通用 API 网关**。此次发布引入了全新的统一核心层、动态模型解析机制，以及在身份验证和工具处理方面的显著可靠性提升。\n\n## 💥 重大变更\n\n### 项目名称变更：`kiro-openai-gateway` → `kiro-gateway`\n\n为反映其新的多 API 特性，项目进行了重构：\n\n| 之前 | 之后 |\n|--------|-------|\n| `from kiro_gateway import ...` | `from kiro import ...` |\n| `kiro_gateway\u002Froutes.py` | `kiro\u002Froutes_openai.py` |\n| `kiro_gateway\u002Fstreaming.py` | `kiro\u002Fstreaming_openai.py` |\n| `kiro_gateway\u002Fconverters.py` | `kiro\u002Fconverters_openai.py` |\n\n**迁移说明：** 请将所有来自 `kiro_gateway` 的导入更新为 `kiro`。OpenAI 特定模块现在带有 `_openai` 后缀。\n\n### 移除静态模型映射\n\n`config.py` 中的硬编码 `MODEL_MAPPING` 和 `AVAILABLE_MODELS` 已被动态模型解析机制取代。模型现在会在启动时从 Kiro API 获取并缓存。\n\n**影响：** 如果您依赖特定的模型别名，由于新的规范化系统，它们仍应能正常工作。\n\n## ✨ 新特性\n\n### 支持 Anthropic Messages API (#15)\n\n在 `\u002Fv1\u002Fmessages` 端点上全面原生支持 Anthropic Messages API：\n\n- **完全协议兼容** — 可使用官方 Anthropic Python SDK 或任何兼容 Anthropic 的工具\n- **流式传输支持** — 完整的 SSE 流，具备正确的事件类型（`message_start`、`content_block_delta`、`message_stop`）\n- **工具调用** — 原生支持 `tool_use` 和 `tool_result` 内容块\n- **扩展思考内容块** — 提供思考内容块以增强推理过程的可见性\n\n```python\nimport anthropic\n\nclient = anthropic.Anthropic(\n    api_key=\"your-proxy-key\",\n    base_url=\"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\"\n)\n\nresponse = client.messages.create(\n    model=\"claude-sonnet-4-5\",\n    max_tokens=1024,\n    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}]\n)\n```\n\n### 图像内容块支持 (#30, #32)\n\n视觉支持现已上线！可通过 OpenAI 和 Anthropic 两种格式向 Claude 发送图像：\n\n```python\n# Anthropic 格式\n{\"type\": \"image\", \"source\": {\"type\": \"base64\", \"media_type\": \"image\u002Fjpeg\", \"data\": \"...\"}}\n\n# OpenAI 格式\n{\"type\": \"image_url\", \"image_url\": {\"url\": \"data:image\u002Fjpeg;base64,...\"}}\n```\n\n网关会自动处理格式转换及数据 URL 前缀的剥离，从而实现与任何客户端的无缝集成。\n\n### 动态模型解析\n\n智能的模型名称处理机制，可接受任意格式并自动进行规范化：\n\n| 您发送 | 网关发送至 Kiro |\n|----------|----------------------|\n| `claude-sonnet-4-5` | `claude-sonnet-4.5` |\n| `claude-sonnet-4.5` | `claude-sonnet-4.5` |\n| `claude-sonnet-4-5-20250929` | `claude-sonnet-4.5` |\n| `claude-3-7-sonnet` | `claude-3.7-sonnet` |\n| `claude-3-7-sonnet-20250219` | `claude-3.7-sonnet` |\n\n**核心原则：** 该机制…","2026-01-11T04:26:30",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},154218,"v1.0.8","本次发布新增对 AWS SSO OIDC 身份验证（Builder ID）的全面支持，并引入具备扩展思考能力的伪推理功能。\n\n## ✨ 新特性\n\n- **扩展思考（伪推理）**：实现支持扩展思考的伪推理功能。网关现在可以将思考模式标签注入提示中，并从响应中解析 `\u003Cthinking>` 块，从而在兼容模型上实现类似推理的行为。默认启用。包含系统提示合法性检查，以防止模型将思考标签误认为提示注入内容（#11）。\n- **AWS SSO OIDC 支持**：全面支持使用 AWS IAM Identity Center（SSO）\u002F Builder ID 身份验证的 `kiro-cli` 凭证。网关会自动从 kiro-cli 的 SQLite 数据库中读取凭证，同时支持 `kirocli:*` 和 `codewhisperer:*` 两种密钥格式，以兼容不同版本的 kiro-cli。使用 Builder ID 的用户无需指定 `PROFILE_ARN`（#12）。\n\n## 🐛 问题修复\n\n- **User-Agent 格式**：采用原始 KiroIDE 的 User-Agent 格式（`KiroIDE-0.7.45-{fingerprint}`），以提升 API 兼容性。\n\n## ⚙️ 配置\n\n**AWS SSO OIDC（kiro-cli）支持：**\n\n| 变量 | 描述 | 默认值 |\n|----------|-------------|---------|\n| `KIRO_CLI_DB_FILE` | kiro-cli SQLite 数据库的路径（例如 `~\u002F.local\u002Fshare\u002Fkiro-cli\u002Fdata.sqlite3`） | - |\n| `KIRO_CREDS_FILE` | AWS SSO 缓存 JSON 文件的路径（例如 `~\u002F.aws\u002Fsso\u002Fcache\u002F*.json`） | - |\n| `PROFILE_ARN` | AWS CodeWhisperer 配置文件的 ARN。**对于 AWS SSO OIDC（Builder ID）无需设置** | - |\n\n**扩展思考（伪推理）：**\n\n| 变量 | 描述 | 默认值 |\n|----------|-------------|---------|\n| `FAKE_REASONING_ENABLED` | 启用带思考标签注入的伪推理模式 | `true` |\n| `FAKE_REASONING_MAX_TOKENS` | 思考内容的最大令牌数 | `4000` |\n| `FAKE_REASONING_HANDLING` | 处理思考块的方式：`as_reasoning_content`、`remove`、`pass`、`strip_tags` | `as_reasoning_content` |\n| `FAKE_REASONING_INITIAL_BUFFER_SIZE` | 用于标签检测的缓冲区大小（字符数）。数值越小，首个令牌生成速度越快 | `20` |\n\n## 📝 文档\n\n- **代码注释**：将注释由俄语翻译为英语（仅限已修改文件），以促进国际协作。\n\n## 🙏 贡献者\n\n- 感谢 @uratmangun 的测试、调试以及提供 AWS SSO OIDC 支持的修复方案（#12）。\n- 感谢 @JoeGrimes123 提出伪推理方案（#11）。\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.7...v1.0.8","2026-01-04T03:55:59",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},154219,"v1.0.7","修复了静默流式传输失败的问题，新增了可配置的流式传输超时设置，并改进了错误诊断。\n\n## ✨ 新特性\n\n- **可配置的流式读取超时** (#9)：新增 `STREAMING_READ_TIMEOUT` 环境变量，用于控制流式传输过程中各数据块之间的等待时间（默认值：300秒）。\n- **超时配置警告**：网关现在会在启动时警告用户，如果 `FIRST_TOKEN_TIMEOUT >= STREAMING_READ_TIMEOUT`，这种配置并不理想。\n\n## 🐛 问题修复\n\n- **静默流式传输失败** (#8)：修复了流式传输会“卡住”且日志中没有任何错误信息的问题。\n  - 对于 `str(e)` 为空的异常（如 `httpx.RemoteProtocolError`），现在会记录异常类型，例如 `[RuntimeError] 实际消息` 或 `[EmptyError]（空消息）`。\n  - 异常现在会被正确地传播到 `routes.py`，而不再被静默吞掉。\n  - 当客户端断开连接时抛出的 `GeneratorExit` 会被单独处理，视为正常情况而非错误。\n  - 在 `finally` 块中关闭响应的操作现在被包裹在 `try\u002Fexcept` 中，以防止掩盖原始错误。\n\n## ⚡ 改进\n\n- **超时日志记录**：现在能够正确识别并记录不同类型的超时（ConnectTimeout、ReadTimeout、FirstTokenTimeout），便于调试。\n- **改进的超时处理逻辑**：重构了 `http_client.py` 和 `streaming.py` 中的超时逻辑，提高了可靠性。\n- **手动测试脚本**：增强了 `manual_api_test.py` 的功能，包括：\n  - 支持从 `KIRO_CREDS_FILE` 加载凭据；\n  - 使用 `loguru` 库改进日志记录；\n  - 提供更清晰的错误信息和凭据来源追踪。\n\n## ⚙️ 配置\n\n| 变量 | 默认值 | 描述 |\n|----------|---------|-------------|\n| `STREAMING_READ_TIMEOUT` | `300` | 流式传输过程中，各数据块之间等待数据的最大时间（秒） |\n\n## 📝 文档\n\n- **Bug 报告模板**：在 GitHub 上添加了 Bug 报告模板，包含版本、描述和调试日志等结构化字段。\n- **代码注释**：开始将俄语注释翻译成英语（仅限已修改的文件），以促进国际协作。\n\n## 🙏 贡献者\n\n- @Kartvya69 - `STREAMING_READ_TIMEOUT` 功能 (#9)\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.6...v1.0.7","2025-12-18T20:20:14",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},154220,"v1.0.6","修复了在使用 Cline 时 Kiro API 返回的 400 “请求格式不正确”错误。\n\n## 🐛 Bug 修复\n\n- **修复 Cline 兼容性问题** (#7)：解决了当 Cline 发送包含以下内容的工具定义时出现的 400 错误“请求格式不正确”：\n  - JSON Schema 中的 `required: []` 空数组\n  - JSON Schema 中的 `additionalProperties: false`\n  - 部分工具（例如 `focus_chain`）的 `description: \"\"` 为空\n\n## ⚡ 改进\n\n- **JSON Schema 净化**：添加了对 JSON Schema 的递归清理，移除 Kiro API 不支持的字段。\n- **空描述处理**：对于描述为空或仅包含空白字符的工具，现在会自动为其添加占位符，以满足 Kiro API 的要求。\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.5...v1.0.6","2025-12-17T17:48:27",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},154221,"v1.0.5","增加了对基于浏览器的客户端的 CORS 支持，并通过捕获应用日志改进了调试日志记录。\n\n## ✨ 新特性\n\n- **CORS 中间件** (#6)：为发送预检 OPTIONS 请求的基于浏览器的客户端和工具提供了完整的 CORS 支持。这修复了 OPTIONS 请求的 `405 方法不允许` 错误，使 Obsidian 插件、浏览器扩展及其他基于 Web 的工具能够与网关正常协作。\n\n## ⚡ 改进\n\n- **应用日志捕获**：调试日志器现在会在请求处理过程中捕获所有应用日志，并将其保存到 `app_logs.txt` 文件中。在 `errors` 模式下，仅保存失败请求的日志；在 `all` 模式下，则会保存每个请求的日志。\n\n- **Uvicorn 日志集成**：Uvicorn 的访问日志和错误日志现通过 loguru 进行路由，以实现一致的格式化。\n\n## 📝 文档\n\n- 更新了 README，添加了 DEBUG_MODE 配置详情及新调试文件的说明。\n\n## ⚙️ 配置\n\n### 调试文件\n\n| 文件 | 说明 |\n|------|-------------|\n| `request_body.json` | 来自客户端的入站请求（OpenAI 格式） |\n| `kiro_request_body.json` | 发送到 Kiro API 的请求 |\n| `response_stream_raw.txt` | 来自 Kiro 的原始流 |\n| `response_stream_modified.txt` | 经过转换的流（OpenAI 格式） |\n| `app_logs.txt` | 该请求的应用日志 |\n| `error_info.json` | 错误详情（仅在发生错误时生成） |\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.4...v1.0.5","2025-12-17T16:37:42",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},154222,"v1.0.4","通过 tiktoken 备用方案提升了 token 计数的准确性，修复了影响 Codex CLI 兼容性的关键 tool_calls 合并 bug，并引入了一个新的灵活调试日志系统。\n\n## 🐛 Bug 修复\n\n- **修复了消息合并时 tool_calls 丢失的问题** (#5) — 当连续发送多条包含 tool_calls 的助手消息时（这在 Codex CLI 中很常见），第二次及后续的 tool_calls 会在合并过程中丢失。这会导致 Kiro API 返回 HTTP 400 错误，错误信息为 `{\"message\":\"请求格式不正确。\",\"reason\":null}`（在这种情况下：缺少对应 toolUse 的 toolResult）。现在，在合并相邻的助手消息时，所有 tool_calls 都能被正确保留。\n\n## ✨ 新特性\n\n- **新的调试日志系统，支持三种模式：**\n  - `DEBUG_MODE=off` — 已禁用（默认）\n  - `DEBUG_MODE=errors` — 仅保存失败请求的日志（4xx、5xx）。数据会先缓存在内存中，只有在发生错误时才会写入文件。推荐用于故障排除。\n  - `DEBUG_MODE=all` — 保存每次请求的日志（每次请求都会覆盖之前的日志）\n\n## ⚡ 改进\n\n- **prompt_tokens 的 tiktoken 备用方案** — 当 Kiro API 未返回 `context_usage` 百分比时，网关现在会使用 tiktoken 根据原始请求的消息和工具来计算 prompt_tokens。这样即使 API 响应不完整，也能确保准确的 token 使用情况报告。\n\n- **提升 token 计数精度** — 现在对 Claude 模型的修正系数应用得更加精确：仅应用于 completion_tokens（输出），而不应用于通过备用方案计算的 prompt_tokens。\n\n## 🗑️ 已弃用\n\n- **`DEBUG_LAST_REQUEST`** — 该环境变量已弃用，将在未来的版本中移除。请改用 `DEBUG_MODE=errors` 或 `DEBUG_MODE=all`。如果您仍在使用旧选项，启动时将显示警告。\n\n## ⚙️ 配置\n\n| 变量 | 取值 | 默认值 | 描述 |\n|----------|--------|---------|-------------|\n| `DEBUG_MODE` | `off`、`errors`、`all` | `off` | 调试日志模式 |\n\n## 🔄 升级\n\n下载并解压新版本后，无需执行任何额外步骤。新的调试日志系统默认处于关闭状态。\n\n如果您之前使用的是 `DEBUG_LAST_REQUEST=true`，建议切换到 `DEBUG_MODE=errors`，以更高效地进行调试（仅记录失败请求）。\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.3...v1.0.4","2025-12-17T05:03:47",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},154223,"v1.0.3","引入了准确的 token 计数功能，用于用量追踪，并提升了兼容性。\n\n## ✨ 新特性\n\n**新增：** 使用 tiktoken 进行 token 计数，实现更精准的用量追踪 (#4)\n- 新增 `tokenizer.py` 模块，基于 OpenAI 的 tiktoken 库（Rust 实现，速度极快）\n- 在 API 响应中正确区分 `prompt_tokens` 和 `completion_tokens`\n- 引入 Claude 修正系数（1.15x），以获得更准确的 token 估算\n- 支持消息、工具及多模态内容的 token 计算\n- 若无法使用 tiktoken，则优雅地回退到基于字符的估算方式\n\n## 🐛 问题修复\n\n**修复：** Kiro API 返回的结构化 JSON 错误响应\n- 错误响应现在会返回符合 OpenAI 格式的 JSON 数据，而非原始文本\n- 包含错误信息、类型和状态码，便于调试\n\n**修复：** `KIRO_CREDS_FILE` 的 Windows 路径兼容性问题\n- 包含反斜杠的路径（如 `D:\\Projects\\file.json`）不再因转义序列处理而失效\n- 添加了原始 .env 文件读取功能，以原样保留 Windows 路径\n\n**修复：** 跨平台路径规范化\n- `KIRO_CREDS_FILE` 路径现已规范化，确保在 Windows、Linux 和 macOS 上均可正常工作\n\n## ⚡ 性能优化\n\n**变更：** 将默认的 `FIRST_TOKEN_TIMEOUT` 从 30 秒降低至 15 秒\n- 更快速地检测请求卡顿情况\n- 重试机制响应更加迅速\n\n**变更：** 版本常量集中管理\n- 版本号现统一定义于 `config.py` 中，并在其他模块中导入引用\n- 遵循“单一事实来源”原则\n\n## ⚙️ 配置调整\n\n更新后的默认值：\n\n| 变量 | 旧默认值 | 新默认值 |\n|----------|-------------|-------------|\n| `FIRST_TOKEN_TIMEOUT` | `30` | `15` |\n\n## 📦 依赖项\n\n- 在 `requirements.txt` 中新增了 `tiktoken`，用于 token 计算\n\n## 🔄 升级说明\n\n下载并解压新版本后，请在项目目录下安装新的依赖项：\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n---\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.2...v1.0.3","2025-12-16T18:49:32",{"id":207,"version":208,"summary_zh":209,"released_at":210},154224,"v1.0.2","## 🐛 Bug Fixes\r\n\r\n**Fixed:** `400 'Improperly formed request'` error (and others) when using OpenCode and similar AI coding assistants (#2)\r\n- Added required `index` field to streaming tool_calls chunks (strict OpenAI API spec compliance)\r\n- Improved deduplication logic for tool_calls (prefers longer arguments over empty `{}`)\r\n- Fixed handling of `tool` role messages in conversations\r\n\r\n## ⚡ Improvements\r\n\r\n**Added:** First Token Timeout Retry mechanism\r\n- Automatically retries streaming requests if the model doesn't respond within timeout\r\n- Prevents \"stuck\" requests when model takes too long to start responding\r\n- Returns 504 Gateway Timeout after exhausting retry attempts\r\n\r\n## ⚙️ Configuration\r\n\r\nNew environment variables:\r\n\r\n| Variable | Description | Default |\r\n|----------|-------------|---------|\r\n| `FIRST_TOKEN_TIMEOUT` | Timeout for waiting first token from model (seconds) | `30` |\r\n| `FIRST_TOKEN_MAX_RETRIES` | Max retry attempts on first token timeout | `3` |\r\n| `LOG_LEVEL` | Log level: TRACE, DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL | `INFO` |\r\n\r\n## 📚 Documentation\r\n\r\n- Added English translation of ARCHITECTURE.md\r\n\r\n---\r\n\r\n**Note:** If you were experiencing `400 'Improperly formed request'` errors (and others) with OpenCode or other AI coding assistants when using tool\u002Ffunction calling, this update should resolve those issues.\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.1...v1.0.2","2025-12-13T20:26:25",{"id":212,"version":213,"summary_zh":214,"released_at":215},154225,"v1.0.1","### 🐛 Bug Fixes\r\n\r\n- **Fixed:** Kiro API returns 400 \"Improperly formed request\" when tool description exceeds ~10000 characters\r\n- **Added:** Tool Documentation Reference Pattern - long descriptions are automatically moved to system prompt while keeping a reference in the tool definition\r\n\r\n### ⚙️ Configuration\r\n\r\n- New environment variable: `TOOL_DESCRIPTION_MAX_LENGTH` (default: 10000)\r\n\r\n---\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcompare\u002Fv1.0.0...v1.0.1","2025-12-13T11:45:37",{"id":217,"version":218,"summary_zh":219,"released_at":220},154226,"v1.0.0","## 🎉 Initial Release\r\n\r\nOpenAI-compatible API gateway for Kiro IDE (AWS CodeWhisperer).\r\n\r\n### Features\r\n- ✅ Full OpenAI Chat Completions API compatibility\r\n- ✅ Streaming support (SSE)\r\n- ✅ Tool calls \u002F Function calling\r\n- ✅ Automatic token refresh\r\n- ✅ Retry logic with exponential backoff\r\n- ✅ Model caching\r\n\r\n### Supported Models\r\n- Claude Opus 4.5\r\n- Claude Sonnet 4.5\r\n- Claude Haiku 4.5\r\n- Claude Sonnet 4\r\n- Claude 3.7 Sonnet\r\n\r\n### Installation\r\n```bash\r\npip install -r requirements.txt\r\nuvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000\r\n```\r\n\r\n### License\r\nGNU AGPL v3.0\r\n\r\n---\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjwadow\u002Fkiro-openai-gateway\u002Fcommits\u002Fv1.0.0","2025-12-13T01:58:09"]