KiroGate

OpenAI & Anthropic 兼容的 Kiro IDE API 代理网关

通过任何支持 OpenAI 或 Anthropic API 的工具使用 Claude 模型

致谢: 本项目基于 kiro-openai-gateway by @Jwadow 开发

✨ 功能特性

功能	说明
OpenAI 兼容 API	支持任何 OpenAI 客户端开箱即用
Anthropic 兼容 API	支持 Claude Code CLI 和 Anthropic SDK
完整消息历史	传递完整的对话上下文
工具调用	支持 OpenAI 和 Anthropic 格式的 Function Calling
流式传输	完整的 SSE 流式传输支持
自动重试	遇到错误时自动重试 (403, 429, 5xx)
多模型支持	支持多种 Claude 模型版本
智能 Token 管理	自动在过期前刷新凭证
用户系统	支持 LinuxDo/GitHub OAuth2 登录
Token 捐献	用户可捐献 Token 共享使用
API Key 生成	生成 sk-xxx 格式的 API Key
Admin 管理后台	用户管理、Token 池管理、IP 黑名单等
中文日志系统	完整的中文日志输出，含时间戳和用户信息
数据持久化	支持 Docker 卷和 Fly.io 持久卷
模块化架构	易于扩展新的提供商

🚀 快速开始

环境要求

Python 3.10+
Kiro IDE 并已登录账号

安装步骤

# 克隆仓库
git clone https://github.com/aliom-v/KiroGate.git
cd KiroGate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填写你的凭证

# 启动服务器
python main.py

服务器将在 http://localhost:8000 启动

Docker 部署

# 方式一: 使用预构建镜像（推荐）
docker run -d -p 8000:8000 \
  -e PROXY_API_KEY="your-password" \
  -v kirogate_data:/app/data \
  --name kirogate \
  ghcr.io/dext7r/kirogate:main

# 方式二: 使用 docker-compose
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填写你的凭证
docker-compose up -d

# 方式三: 本地构建运行
docker build -t kirogate .
docker run -d -p 8000:8000 \
  -e PROXY_API_KEY="your-password" \
  -v kirogate_data:/app/data \
  --name kirogate kirogate

# 查看日志
docker logs -f kirogate

镜像标签说明：

标签	说明
`ghcr.io/dext7r/kirogate:main`	最新 main 分支构建
`ghcr.io/dext7r/kirogate:v1.0.0`	指定版本（推荐生产使用）
`ghcr.io/dext7r/kirogate:<sha>`	指定 commit 构建

Fly.io 部署

# 1. 安装 Fly CLI
curl -L https://fly.io/install.sh | sh

# 2. 登录
fly auth login

# 3. 创建应用（首次）
fly apps create kirogate

# 4. 创建持久卷（重要！确保数据不丢失）
fly volumes create kirogate_data --region nrt --size 1

# 5. 设置 Secrets（环境变量）
fly secrets set PROXY_API_KEY="your-password"
fly secrets set ADMIN_PASSWORD="your-admin-password"
fly secrets set ADMIN_SECRET_KEY="your-random-secret"

# 推荐：关闭静态资源代理（国外服务器直连 CDN 更快）
fly secrets set STATIC_ASSETS_PROXY_ENABLED=false

# 可选：OAuth2 配置
fly secrets set OAUTH_CLIENT_ID="..."
fly secrets set OAUTH_CLIENT_SECRET="..."

# 6. 部署
fly deploy

# 7. 查看状态
fly status
fly logs

数据持久化

⚠️ 重要: 用户数据（数据库）需要持久化存储，否则每次部署会丢失数据。

Docker Compose（已配置）

docker-compose.yml 默认使用 Docker 命名卷：

volumes:
  - kirogate_data:/app/data   # 用户数据库持久化

注意事项：

✅ docker-compose down — 保留数据
❌ docker-compose down -v — 删除数据卷（数据丢失）

Fly.io（需手动创建卷）

fly.toml 已配置挂载点，但需要先创建卷：

# 查看现有卷
fly volumes list

# 创建卷（如果不存在）
fly volumes create kirogate_data --region nrt --size 1

手动 Docker 运行

docker run -d -p 8000:8000 \
  -v kirogate_data:/app/data \  # 关键：挂载数据卷
  -e PROXY_API_KEY="your-password" \
  --name kirogate kirogate

⚙️ 配置说明

方式一: JSON 凭证文件（推荐）

在 .env 中指定凭证文件路径或远程 URL:

# 本地文件
KIRO_CREDS_FILE="~/.aws/sso/cache/kiro-auth-token.json"

# 或远程 URL
KIRO_CREDS_FILE="https://example.com/kiro-credentials.json"

# 用于保护你的代理服务器的密码（自己设置一个安全的字符串）
# 连接网关时需要使用这个密码作为 api_key
PROXY_API_KEY="my-super-secret-password-123"

📄 JSON 文件格式

{
  "accessToken": "eyJ...",
  "refreshToken": "eyJ...",
  "expiresAt": "2025-01-12T23:00:00.000Z",
  "profileArn": "arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...",
  "region": "us-east-1"
}

方式二: 环境变量

在项目根目录创建 .env 文件:

# 必填：代理服务器密码（用于验证客户端请求）
PROXY_API_KEY="my-super-secret-password-123"

# 可选：全局 REFRESH_TOKEN（仅简单模式需要）
# 如果使用组合模式（PROXY_API_KEY:REFRESH_TOKEN），可以不配置此项
REFRESH_TOKEN="你的kiro_refresh_token"

# 可选：其他配置
PROFILE_ARN="arn:aws:codewhisperer:us-east-1:..."
KIRO_REGION="us-east-1"

配置说明：

简单模式：必须配置 REFRESH_TOKEN 环境变量
组合模式：无需配置 REFRESH_TOKEN，用户在请求中直接传递

超时配置

对于 claude-opus-4-5 等响应较慢的模型，可以调整超时设置：

# 首个 token 超时（秒）- 等待模型开始响应的时间
# 对于 Opus 等慢模型，建议 60-120 秒
FIRST_TOKEN_TIMEOUT="60"

# 首个 token 超时重试次数
FIRST_TOKEN_MAX_RETRIES="5"

# 流式读取超时（秒）- 读取流中每个 chunk 的最大等待时间
# 对于 Opus 等慢模型，建议 120-300 秒
STREAM_READ_TIMEOUT="120"

# 非流式请求超时（秒）- 等待完整响应的最大时间
# 对于复杂请求，建议 300-600 秒
NON_STREAM_TIMEOUT="600"

静态资源代理配置

KiroGate 默认使用代理服务器加载前端静态资源（Tailwind、ECharts 等），适合国内服务器环境。

# 是否启用静态资源代理（默认: true）
# 国内服务器建议启用代理以加速 CDN 访问
# 国外服务器（如 Fly.io）可关闭代理，直连 CDN 更快
STATIC_ASSETS_PROXY_ENABLED=true

# 静态资源代理服务器地址（默认: https://proxy.jhun.edu.kg）
# 仅在 STATIC_ASSETS_PROXY_ENABLED=true 时生效
STATIC_ASSETS_PROXY_BASE="https://proxy.jhun.edu.kg"

使用场景：

✅ 国内服务器：保持 STATIC_ASSETS_PROXY_ENABLED=true（默认）
✅ 国外服务器/Fly.io：设置 STATIC_ASSETS_PROXY_ENABLED=false
✅ 自定义代理：修改 STATIC_ASSETS_PROXY_BASE 地址

获取 Refresh Token

推荐方式：使用 Kiro Account Manager ✨

使用 Kiro Account Manager 可以轻松管理和获取 Refresh Token，无需手动抓包。

手动方式：抓包获取

可以通过拦截 Kiro IDE 流量获取 refresh token。查找发往以下地址的请求:

prod.us-east-1.auth.desktop.kiro.dev/refreshToken

📡 API 参考

端点列表

端点	方法	说明
`/`	GET	健康检查
`/health`	GET	详细健康检查
`/v1/models`	GET	获取可用模型列表
`/v1/chat/completions`	POST	OpenAI 兼容的聊天补全
`/v1/messages`	POST	Anthropic 兼容的消息 API

认证方式

支持两种认证模式，每种模式都兼容 OpenAI 和 Anthropic 格式：

模式 1: 简单模式（使用服务器配置的 REFRESH_TOKEN）

API 格式	请求头	格式
OpenAI	`Authorization`	`Bearer {PROXY_API_KEY}`
Anthropic	`x-api-key`	`{PROXY_API_KEY}`

模式 2: 组合模式（用户自带 REFRESH_TOKEN）✨ 推荐

API 格式	请求头	格式
OpenAI	`Authorization`	`Bearer {PROXY_API_KEY}:{REFRESH_TOKEN}`
Anthropic	`x-api-key`	`{PROXY_API_KEY}:{REFRESH_TOKEN}`

核心优势：

🚀 无需配置环境变量：REFRESH_TOKEN 直接在请求中传递，服务器无需配置 REFRESH_TOKEN 环境变量
👥 多租户支持：每个用户使用自己的 REFRESH_TOKEN，多用户共享同一网关实例
🔒 安全隔离：每个用户的认证信息独立管理，互不影响
⚡ 缓存优化：认证信息自动缓存（Python/Deno: 最多100个用户），提升性能

优先级说明：

✅ 优先使用组合模式：如果 API Key 包含冒号 :，自动识别为 PROXY_API_KEY:REFRESH_TOKEN 格式
✅ 回退到简单模式：如果不包含冒号，使用服务器配置的全局 REFRESH_TOKEN

可用模型

模型	说明
`claude-opus-4-5`	顶级模型
`claude-opus-4-5-20251101`	顶级模型（版本号）
`claude-sonnet-4-5`	增强模型
`claude-sonnet-4-5-20250929`	增强模型（版本号）
`claude-sonnet-4`	均衡模型
`claude-sonnet-4-20250514`	均衡模型（版本号）
`claude-haiku-4-5`	快速模型
`claude-3-7-sonnet-20250219`	旧版模型

💡 使用示例

OpenAI API 格式

🔹 cURL 请求（简单模式）

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer my-super-secret-password-123" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好！"}],
    "stream": true
  }'

🔹 cURL 请求（组合模式 - 推荐）

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer my-proxy-key:eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好！"}],
    "stream": true
  }'

🐍 Python OpenAI SDK（简单模式）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="my-super-secret-password-123"  # 你的 PROXY_API_KEY
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    stream=True
)

for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

🐍 Python OpenAI SDK（组合模式 - 推荐）

from openai import OpenAI

# 组合模式：PROXY_API_KEY:REFRESH_TOKEN
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="my-proxy-key:eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    stream=True
)

for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

🦜 LangChain

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="my-super-secret-password-123",
    model="claude-sonnet-4-5"
)

response = llm.invoke("你好，今天怎么样？")
print(response.content)

Anthropic API 格式

🤖 Claude Code CLI（简单模式）

配置 Claude Code CLI 使用你的网关:

# 设置环境变量
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8000"
export ANTHROPIC_API_KEY="my-super-secret-password-123"  # 你的 PROXY_API_KEY

# 或者在 Claude Code 设置中配置
claude config set --global apiBaseUrl "http://localhost:8000"

🤖 Claude Code CLI（组合模式 - 推荐）

配置 Claude Code CLI 使用你的网关（多租户模式）:

# 设置环境变量（组合格式）
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8000"
export ANTHROPIC_API_KEY="my-proxy-key:eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."

# 或者在 Claude Code 设置中配置
claude config set --global apiBaseUrl "http://localhost:8000"
claude config set --global apiKey "my-proxy-key:eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."

优势：

✅ 无需在服务器配置 REFRESH_TOKEN
✅ 每个用户使用自己的 REFRESH_TOKEN
✅ 支持多用户共享同一个网关实例

🐍 Anthropic Python SDK（简单模式）

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    base_url="http://localhost:8000",
    api_key="my-super-secret-password-123"  # 你的 PROXY_API_KEY
)

# 非流式
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，Claude！"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

# 流式
with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

🐍 Anthropic Python SDK（组合模式 - 推荐）

from anthropic import Anthropic

# 组合模式：PROXY_API_KEY:REFRESH_TOKEN
client = Anthropic(
    base_url="http://localhost:8000",
    api_key="my-proxy-key:eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."
)

# 非流式
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，Claude！"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

# 流式
with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

🔹 Anthropic cURL 请求（简单模式）

curl http://localhost:8000/v1/messages \
  -H "x-api-key: my-super-secret-password-123" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好！"}]
  }'

🔹 Anthropic cURL 请求（组合模式 - 推荐）

curl http://localhost:8000/v1/messages \
  -H "x-api-key: my-proxy-key:eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..." \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好！"}]
  }'

📁 项目结构

kiro-bridge/
├── main.py                    # 入口点，FastAPI 应用
├── requirements.txt           # Python 依赖
├── .env.example               # 环境配置示例
│
├── kiro_gateway/              # 主包
│   ├── __init__.py            # 包导出
│   ├── config.py              # 配置和常量
│   ├── models.py              # Pydantic 模型（OpenAI & Anthropic API）
│   ├── auth.py                # KiroAuthManager - Token 管理
│   ├── cache.py               # ModelInfoCache - 模型缓存
│   ├── utils.py               # 工具函数
│   ├── converters.py          # OpenAI/Anthropic <-> Kiro 格式转换
│   ├── parsers.py             # AWS SSE 流解析器
│   ├── streaming.py           # 响应流处理逻辑
│   ├── http_client.py         # HTTP 客户端（带重试逻辑）
│   ├── debug_logger.py        # 调试日志（可选）
│   ├── routes.py              # FastAPI 路由
│   ├── pages.py               # HTML 页面渲染
│   ├── database.py            # 用户系统数据库
│   ├── user_manager.py        # 用户管理和 OAuth2
│   ├── token_allocator.py     # Token 智能分配
│   └── health_checker.py      # Token 健康检查
│
├── data/                      # 数据目录（自动创建）
│   └── users.db               # 用户数据库
│
├── tests/                     # 测试
│   ├── unit/                  # 单元测试
│   └── integration/           # 集成测试
│
└── debug_logs/                # 调试日志（启用时生成）

🛡️ Admin 管理后台

KiroGate 提供了一个隐藏的管理后台，用于监控和管理服务。

访问方式

/admin/login  → 登录页面
/admin        → 管理面板（需登录）
/admin/logout → 退出登录

注意: Admin 页面不会显示在导航菜单和 Swagger 文档中。

功能列表

功能	说明
📊 概览面板	站点状态、Token 状态、总请求数、成功率、平均延迟
👥 用户管理	查看所有用户、搜索/排序/分页、封禁/解封用户
🎁 Token 池管理	管理捐献的 Token、切换可见性、查看成功率
🌐 IP 统计	请求来源 IP、请求次数、最后访问时间
🚫 黑名单管理	封禁/解封 IP 地址
🔑 缓存管理	查看和清理缓存的用户 Token
⚙️ 系统控制	站点开关、刷新 Token、清除缓存

配置

在 .env 文件中配置：

# 管理员密码（请在生产环境中设置强密码！）
ADMIN_PASSWORD="your-secure-password"

# Session 签名密钥（请使用随机字符串）
ADMIN_SECRET_KEY="your-random-secret-key"

# Session 有效期（秒），默认 24 小时
ADMIN_SESSION_MAX_AGE=86400

Docker 部署

docker run -d -p 8000:8000 \
  -e PROXY_API_KEY="your-password" \
  -e ADMIN_PASSWORD="your-admin-password" \
  -e ADMIN_SECRET_KEY="your-random-secret" \
  -v kirogate_data:/app/data \
  --name kirogate kirogate

👥 用户系统

KiroGate 支持用户注册登录，用户可以捐献 Token 并生成自己的 API Key。

登录方式

支持两种 OAuth2 登录方式：

提供商	配置	获取地址
LinuxDo	`OAUTH_CLIENT_ID`, `OAUTH_CLIENT_SECRET`	https://connect.linux.do
GitHub	`GITHUB_CLIENT_ID`, `GITHUB_CLIENT_SECRET`	https://github.com/settings/developers

功能说明

功能	说明
🔐 多方式登录	支持 LinuxDo 和 GitHub OAuth2 登录
🎁 Token 捐献	用户可捐献 Refresh Token，选择公开或私有
🔑 API Key 生成	生成 `sk-xxx` 格式的 API Key
📊 使用统计	查看 Token 成功率和使用次数
🌐 公开 Token 池	公开的 Token 供所有用户共享使用

配置示例

# LinuxDo OAuth2
OAUTH_CLIENT_ID="your-linuxdo-client-id"
OAUTH_CLIENT_SECRET="your-linuxdo-client-secret"
OAUTH_REDIRECT_URI="https://your-domain.com/oauth2/callback"

# GitHub OAuth2
GITHUB_CLIENT_ID="your-github-client-id"
GITHUB_CLIENT_SECRET="your-github-client-secret"
GITHUB_REDIRECT_URI="https://your-domain.com/oauth2/github/callback"

# 用户系统安全配置
USER_SESSION_SECRET="your-random-secret-key"
TOKEN_ENCRYPT_KEY="your-32-byte-encrypt-key-here!!"

用户端点

端点	说明
`/login`	登录选择页面
`/user`	用户中心（Token 管理、API Key 管理）
`/tokens`	公开 Token 池
`/oauth2/logout`	退出登录

使用 API Key

用户生成的 sk-xxx 格式 API Key 可直接用于 API 调用：

# OpenAI 格式
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-sonnet-4-5", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}'

# Anthropic 格式
curl http://localhost:8000/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-sonnet-4-5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}'

🔧 调试

调试日志默认禁用。要启用，请在 .env 中添加:

# 调试日志模式:
# - off: 禁用（默认）
# - errors: 仅保存失败请求的日志 (4xx, 5xx) - 推荐用于排查问题
# - all: 保存所有请求的日志（每次请求覆盖）
DEBUG_MODE=errors

调试模式

模式	说明	使用场景
`off`	禁用（默认）	生产环境
`errors`	仅保存失败请求的日志	推荐用于排查问题
`all`	保存所有请求的日志	开发/调试

调试文件

启用后，请求日志保存在 debug_logs/ 文件夹:

文件	说明
`request_body.json`	客户端的请求（OpenAI 格式）
`kiro_request_body.json`	发送给 Kiro API 的请求
`response_stream_raw.txt`	Kiro 的原始响应流
`response_stream_modified.txt`	转换后的响应流
`app_logs.txt`	应用日志
`error_info.json`	错误详情（仅错误时）

🧪 测试

# 运行所有测试
pytest

# 仅运行单元测试
pytest tests/unit/

# 带覆盖率运行
pytest --cov=kiro_gateway

📜 许可证

本项目采用 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) 许可证。

这意味着:

✅ 你可以使用、修改和分发本软件
✅ 你可以用于商业目的
⚠️ 分发软件时必须公开源代码
⚠️ 网络使用视为分发 — 如果你运行修改版本的服务器并让他人与其交互，必须向他们提供源代码
⚠️ 修改后的版本必须使用相同的许可证

查看 LICENSE 文件了解完整的许可证文本。

🙏 致谢

本项目基于 kiro-openai-gateway 开发，感谢原作者 @Jwadow 的贡献。

⚠️ 免责声明

本项目与 Amazon Web Services (AWS)、Anthropic 或 Kiro IDE 没有任何关联、背书或赞助关系。使用时请自行承担风险，并遵守相关 API 的服务条款。

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 91 Commits
.github/workflows		.github/workflows
docs		docs
kiro_gateway		kiro_gateway
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
cspell.json		cspell.json
docker-compose.yml		docker-compose.yml
fly.toml		fly.toml
main.py		main.py
main.ts		main.ts
requirements.txt		requirements.txt

License

dext7r/KiroGate

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Latest commit

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KiroGate

✨ 功能特性

🚀 快速开始

环境要求

安装步骤

Docker 部署

Fly.io 部署

数据持久化

Docker Compose（已配置）

Fly.io（需手动创建卷）

手动 Docker 运行

⚙️ 配置说明

方式一: JSON 凭证文件（推荐）

方式二: 环境变量

超时配置

静态资源代理配置

获取 Refresh Token

推荐方式：使用 Kiro Account Manager ✨

手动方式：抓包获取

📡 API 参考

端点列表

认证方式

模式 1: 简单模式（使用服务器配置的 REFRESH_TOKEN）

模式 2: 组合模式（用户自带 REFRESH_TOKEN）✨ 推荐

可用模型

💡 使用示例

OpenAI API 格式

Anthropic API 格式

📁 项目结构

🛡️ Admin 管理后台

访问方式

功能列表

配置

Docker 部署

👥 用户系统

登录方式

功能说明

配置示例

用户端点

使用 API Key

🔧 调试

调试模式

调试文件

🧪 测试

📜 许可证

🙏 致谢

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