WaLiAPI 是一款本地运行的 LLM API 网关桌面软件。它将多个上游模型供应商（OpenAI、Claude、DeepSeek、Gemini……）统一为 OpenAI 兼容协议，配合 WaLiCode、Codex、Claude Code、Gemini CLI、OpenClaw 等 AI 编程工具使用，让你清楚知道 AI 对话到底在说什么。 ⭐️ 推荐 LLM 套餐(Kimi K3)：https://mp.weixin.qq.com/s/jb2YzxFLNhIhjW5EONLcDA

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📑 目录

• 贡献者
• 工作原理
• 核心功能
• 多协议接入
• 技术栈
• 安装使用
• 项目结构
• 版本历史
• 许可证

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👥 贡献者

WaLiAPI 由一个热情的开源社区共同构建。感谢以下开发者的代码贡献（按贡献量排序）。

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🧭 工作原理

WaLiAPI 作为本地网关，在下游 AI 应用和上游模型供应商之间做协议翻译、负载均衡、安全审计和日志记录。同时内置知识库引擎、Wiki 知识引擎和 MCP Server，让 AI Agent 能直接检索私有知识。

请求转发流程

graph TD
    subgraph Downstream[下游 AI 应用]
        A1[WaLiCode]
        A2[Claude Code]
        A3[Codex CLI]
        A4[Gemini CLI]
        A5[OpenClaw]
        A6[ChatBox / NextChat]
    end

    Downstream -->|"OpenAI / Anthropic / Responses 协议<br/>Authorization: Bearer sk-waliapi-*"| Gateway

    subgraph Gateway[WaLiAPI 本地网关]
        B[协议转换层<br/>OpenAI Chat · Responses · Anthropic<br/>双向转换]
        C[安全审计引擎<br/>风险扫描 · 脱敏/阻断 · 规则引擎]
        D[渠道调度器<br/>优先级+权重 · 故障切换 · 模型映射]
        E[适配器层<br/>OpenAI · Claude · DeepSeek<br/>Gemini · Custom]
        F[审计日志记录<br/>请求/响应体 · Token 统计 · Trace ID]

        B --> C --> D --> E
        C --> F

        subgraph KBService[知识库 & Wiki & MCP 服务]
            G1[文档解析<br/>Markdown / Code / PDF]
            G2[智能分块器<br/>滑动窗口 · 符号感知]
            G3[向量化<br/>复用渠道 Embedding]
            G4[HNSW 索引<br/>向量检索 + FTS5 混合]
            G5[RAG 引擎<br/>混合检索 → 重排 → 生成回答]
            G6["MCP Server<br/>Streamable HTTP + SSE<br/>29 个工具 [KB 13 + Wiki 16]"]
            G7[Wiki 引擎<br/>结构化知识库 · frontmatter 标签<br/>wikilinks 图谱 · 摄入管道]

            G1 --> G2 --> G3 --> G4
            G4 --> G5
            G4 -.-> G6
            G7 -.-> G6
        end
    end

    E -->|HTTPS| Upstream

    subgraph Upstream[上游模型供应商]
        U1[OpenAI]
        U2[Claude]
        U3[DeepSeek]
        U4[Gemini]
        U5[通义 · 智谱 · Moonshot · 豆包 · Ollama]
    end

知识库 RAG 流程

flowchart TD
    A[用户上传文档] --> B[文档解析器<br/>Markdown / Code / PDF / JSON / YAML]
    B --> C[tree-sitter 代码符号提取<br/>函数 / 类 / 结构体 / 接口]
    C --> D[智能分块器<br/>滑动窗口 + 重叠分块 · 符号感知]
    D --> E[向量化引擎<br/>复用 WaLiAPI 渠道调度<br/>text-embedding]
    E --> F

    subgraph F[存储 + 索引]
        F1[(SQLite<br/>chunks + FTS5)]
        F2[(HNSW 向量索引<br/>文件存储)]
    end

    F --> G[检索阶段<br/>向量检索 HNSW + FTS5 全文检索<br/>→ 加权混合排序 Hybrid]
    G --> H[RAG 生成阶段<br/>组装 Top-K 片段 + 对话历史<br/>→ 通过网关转发至 LLM<br/>→ 生成回答 + 来源引用]

MCP 工具服务

WaLiAPI 内置 MCP (Model Context Protocol) Server，通过 Streamable HTTP + SSE 端点对外暴露 29 个工具（知识库 13 个 + Wiki 16 个），任何支持 MCP 的 AI Agent 均可接入：

flowchart LR
    Agent[AI Agent<br/>Claude / OpenClaw / ...] -->|"POST /mcp<br/>JSON-RPC"| MCP
    MCP -->|"SSE Stream"| Agent

    subgraph MCP[MCP Server — WaLiAPI]
        subgraph KBTools[知识库工具 ×13]
            T1[search_knowledge_base<br/>语义搜索]
            T2[ask_knowledge_base<br/>RAG 问答]
            T3[read_document<br/>读取文档]
            T4[list_knowledge_bases<br/>列出知识库]
            T5[get_knowledge_base_stats<br/>知识库统计]
            T6[create / update / delete<br/>知识库 CRUD]
            T7[upload_document<br/>上传文档]
            T8[list_documents<br/>文档列表]
            T9[build_index<br/>构建索引]
            T10[import_source<br/>多源导入]
            T11[delete_document<br/>删除文档]
        end
        subgraph WikiTools[Wiki 工具 ×16]
            W1[list / get / create<br/>delete_wiki_project]
            W2[list / get / save<br/>delete_wiki_page]
            W3[search_wiki<br/>页面搜索]
            W4[ask_wiki<br/>Wiki 问答]
            W5[get_wiki_tags<br/>标签列表]
            W6[get_wiki_graph<br/>知识图谱]
            W7[list / add / delete<br/>ingest_wiki_source]
        end
    end

    MCP --> KB[(知识库 + Wiki<br/>SQLite + HNSW)]

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🎯 核心功能

🔌 多渠道管理

• 支持 10 种渠道类型：OpenAI、DeepSeek、Claude、Gemini、智谱、通义、Moonshot、豆包、Ollama 及自定义渠道
• 优先级 + 权重的负载均衡策略，自动故障切换
• 模型映射（渠道级别 model mapping），下游模型名自动映射到上游实际模型
• 渠道连通性测试，实时显示延迟与错误信息
• 渠道统计：调用次数、Token 消耗、成功率、平均延迟

🔑 密钥管理

• 为下游应用生成 sk-waliapi-* 格式的本地访问密钥
• 支持配额限制与启用/禁用
• 每个密钥展示调用次数、成功率、Token 消耗、平均延迟

📊 仪表盘

• 6 项核心指标一目了然：今日请求、今日 Token、累计请求、累计 Token、活跃渠道、平均延迟
• 服务可用率徽章，颜色分级（绿/黄/红）实时反映健康度
• 运维建议根据当前数据动态生成（延迟超阈值建议排查、渠道不足建议启用等）

📝 审计日志

• 完整记录每次 API 调用：请求体、响应体、模型参数、工具调用、Token 消耗、状态码
• 支持按关键词、密钥、渠道、模型、日期范围、Trace ID 搜索筛选
• 请求/响应 JSON 标签页切换，Trace ID 默认折叠可展开
• 日志编号自增，方便定位与引用
• 日志清理：按日期删除 / 一键清空

🛡️ 安全审计中心

• 风险检测引擎：自动扫描请求中的敏感信息泄露（API Key、私钥、JWT、Cookie、Bearer Token）、敏感文件路径（~/.ssh、.env、云凭据）、Unicode 隐写字符（零宽字符、方向控制字符）、可疑工具调用（curl 外联、管道上传）、网络风险（公网 IP 探测、Webhook/隧道域名）、追踪像素与风控指纹
• 风险等级：clean / info / low / medium / high / critical，综合评分 0–100
• 策略模式：只审计 / 警告 / 脱敏 / 阻断，默认只审计不影响请求
• 规则管理：内置 25+ 条风险规则 + 自定义黑白名单（域名/工具/路径/关键词）

📚 知识库引擎

• 文档解析：Markdown、代码文件（TS/JS/Python/Rust/Go/Java 等 20+ 语言）、PDF、JSON/YAML/CSV
• 代码符号感知：基于 tree-sitter 提取函数、类、结构体等符号信息，分块时保留语义边界
• 智能分块：滑动窗口 + 重叠分块，符号感知避免截断函数体
• 向量化：复用 WaLiAPI 渠道调度获取 Embedding，无需额外配置
• HNSW 向量索引：轻量级分层导航小世界图，O(log n) 检索复杂度，适合桌面级数据量（≤100K 切片）
• FTS5 混合检索：向量语义检索 + SQLite FTS5 全文检索加权融合，支持三种模式（向量 / 关键词 / 混合）
• RAG 问答：检索 Top-K 片段 + 对话历史 → 网关转发至 LLM → 生成回答 + 来源引用
• 多源导入：Git 仓库克隆导入、URL 批量导入、本地目录扫描导入
• 会话管理：按知识库维度的对话历史记录与清除

📓 Wiki 知识引擎

• 结构化知识库：以项目为单位组织 Wiki，页面按 Markdown + frontmatter 管理，支持目录层级
• 文档摄入管道：源文件解析 → 结构化页面生成 → 自动提取 frontmatter 标签和 [[wikilinks]] → 摄入状态机（pending / ingested / failed）
• 页面管理：CRUD 操作、按路径/标题/内容搜索、按标签筛选
• Wiki 问答：检索相关页面 → LLM 生成回答 + 来源引用
• 知识图谱：页面（节点）+ wikilinks（边）构成图谱，可视化知识关联
• 标签体系：从 frontmatter 自动提取标签，按频率排序
• 多源管理：Wiki 源文件列表、添加、删除、摄入

🔗 MCP Server

• 内置 Model Context Protocol Server，通过 /mcp 端点对外提供 29 个工具（知识库 13 + Wiki 16）
• 支持 Streamable HTTP（POST JSON-RPC）和 SSE（GET 升级）两种传输模式
• 兼容 Claude Desktop、OpenClaw 等支持 MCP 协议的 AI Agent
• 知识库工具（13 个）：搜索、RAG 问答、读取文档、知识库 CRUD、文档上传/删除、索引管理、多源导入
• Wiki 工具（16 个）：项目 CRUD、页面 CRUD、搜索、问答、标签、图谱、源文件管理、摄入

⚙️ 设置中心

• Tab 切换式布局：安全审计 / 服务配置 / 通用设置 / 界面设置 / 重试策略
• 深色 / 浅色 / 跟随系统主题切换
• 最小化到托盘、关闭到托盘、开机自启
• 失败自动重试策略配置（默认 2 次）

🔧 应用配置

• 一键将 WaLiAPI 网关地址和密钥写入 8 款 AI 编程工具的配置文件： Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Claude Desktop、OpenCode、OpenClaw、Hermes Agent、WaLiCode
• 自动检测已安装应用，支持配置预览、写入、清除、打开配置目录

📦 导入导出

• 渠道配置批量导出为 JSON 备份
• 支持导入 WaLiCode 备份文件恢复渠道配置

📡 流式响应

• 完整 SSE 流式转发，兼容 ChatBox / NextChat / OpenAI SDK 等下游客户端
• 流式使用量解析（累积 input/output tokens）

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🔗 多协议接入

WaLiAPI 在网关层做协议翻译，入口多协议，出口统一为 OpenAI Chat Completions，上游渠道无感知。

协议	端点	认证方式	说明
OpenAI Chat Completions	POST /v1/chat/completions	Authorization: Bearer sk-waliapi-*	标准兼容协议，支持流式
OpenAI Responses	POST /v1/responses	Authorization: Bearer sk-waliapi-*	Responses API 双向转换
Anthropic Messages	POST /v1/messages	x-api-key: sk-waliapi-*	Anthropic 协议，自动头转换
OpenAI Embeddings	POST /v1/embeddings	Authorization: Bearer sk-waliapi-*	向量嵌入，知识库复用
模型列表	GET /v1/models	Authorization: Bearer sk-waliapi-*	聚合所有启用渠道的模型
健康检查	GET /health	无	服务存活探针
MCP	POST /mcp / GET /mcp	—	MCP Streamable HTTP + SSE
知识库 API	/api/kb/*	—	知识库 CRUD、搜索、RAG

接入示例（以 OpenAI 协议为例）：

curl http://127.0.0.1:8777/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-waliapi-xxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

接入示例（以 Anthropic 协议为例）：

curl http://127.0.0.1:8777/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-waliapi-xxxx" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

💡 在「接入示例」页面可查看 cURL / Python / Node.js / TypeScript / Rust / Java 共 5 平台 × 3 协议 = 15 套代码示例。

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🏗️ 技术栈

层	技术	版本
前端	React + TypeScript + Vite + Tailwind CSS + Zustand	19 / 5.x / 7 / 4 / 5
后端	Rust + Tauri 2 + Axum + SQLite (sqlx) + Reqwest	Edition 2021
UI	shadcn/ui 风格 + Lucide Icons + React Router 7	—
知识库	tree-sitter (7 语言) + HNSW + FTS5 + bincode	—
Wiki	Markdown + frontmatter 解析 + wikilinks 图谱 + SQLite	—
打包	Tauri bundler（.dmg / .msi / .deb / .AppImage）	2.x

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📦 安装使用

1. 下载安装包

从 GitHub Releases 或网盘下载对应平台安装包：

• GitHub: https://github.com/fuzhengwei/WaLiAPI/releases
• 网盘: https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACMA4AfQABU4S23jg8#/

平台	格式	架构
macOS	.dmg	ARM64 (Apple Silicon)
Windows	.msi / .exe	x64
Linux	.deb / .AppImage	x64

2. 配置渠道

打开 WaLiAPI →「渠道管理」→「新建渠道」→ 填写名称、Base URL、API Key、支持的模型 → 保存。

3. 创建密钥

「API 密钥」→「新建密钥」→ 生成 sk-waliapi-* 格式的本地访问令牌。

4. 下游接入

在 ChatBox / NextChat / OpenAI SDK / WaLiCode 中配置：

• Base URL: http://127.0.0.1:8777/v1
• API Key: 创建的 sk-waliapi-... 密钥

5. 应用配置（可选）

在「应用配置」页面选择已安装的 AI 编程工具，一键写入网关地址和密钥，无需手动编辑配置文件。

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📁 项目结构

WaLiAPI/
├── src/                              # 前端源码
│   ├── pages/
│   │   ├── DashboardPage.tsx         # 仪表盘
│   │   ├── ChannelsPage.tsx          # 渠道管理
│   │   ├── ApiKeysPage.tsx           # 密钥管理
│   │   ├── LogsPage.tsx              # 审计日志
│   │   ├── KnowledgeBasePage.tsx     # 知识库 + Wiki + MCP 服务
│   │   ├── UsagePage.tsx             # 接入示例
│   │   ├── SettingsPage.tsx          # 设置中心
│   │   └── AppConfigPage.tsx        # 应用配置
│   ├── components/                   # 通用组件
│   ├── lib/                          # 工具库 (api.ts, constants.ts)
│   └── types/                        # TypeScript 类型定义
├── src-tauri/                        # 后端源码
│   ├── src/
│   │   ├── server/                   # HTTP 服务器
│   │   │   ├── router.rs             # 路由定义 (含服务注册)
│   │   │   └── handlers.rs            # 请求处理器
│   │   ├── adaptor/                  # 渠道适配器
│   │   │   ├── mod.rs                # Adaptor Trait + 配置
│   │   │   ├── openai.rs             # OpenAI 适配器
│   │   │   ├── claude.rs             # Claude 适配器
│   │   │   ├── deepseek.rs           # DeepSeek 适配器
│   │   │   ├── gemini.rs             # Gemini 适配器
│   │   │   └── custom.rs            # 自定义适配器
│   │   ├── protocol/                 # 协议转换层
│   │   │   ├── mod.rs                # 双向格式转换
│   │   │   ├── sse_bridge.rs         # SSE 流桥接 (字节级重组 · CJK 安全)
│   │   │   ├── codec/                # 编解码器
│   │   │   │   ├── chat_messages_codec.rs  # Chat↔Messages 严格 codec
│   │   │   │   └── messages.rs       # Anthropic Messages 转换
│   │   │   └── responses.rs          # Responses SSE 流式
│   │   ├── core/                     # 核心逻辑
│   │   │   ├── proxy.rs              # 代理转发 + 安全扫描 + 重试
│   │   │   └── dispatcher.rs         # 渠道调度 (优先级/权重/故障切换)
│   │   ├── security/                 # 安全审计
│   │   │   ├── scanner.rs            # 风险扫描引擎
│   │   │   ├── rules.rs              # 规则定义
│   │   │   ├── redact.rs             # 脱敏处理
│   │   │   └── mod.rs                # 安全设置
│   │   ├── services/                 # 服务层
│   │   │   ├── mod.rs                # Service Trait + 注册表
│   │   │   ├── knowledge/            # 知识库服务
│   │   │   │   ├── parser.rs         # 文档解析 (MD/Code/PDF/JSON)
│   │   │   │   ├── code_parser.rs    # tree-sitter 代码符号提取
│   │   │   │   ├── splitter.rs       # 智能分块器
│   │   │   │   ├── embedder.rs       # 向量化 (复用渠道调度)
│   │   │   │   ├── index.rs          # HNSW 向量索引
│   │   │   │   ├── retriever.rs      # 混合检索 (HNSW + FTS5)
│   │   │   │   ├── rag.rs            # RAG 问答引擎
│   │   │   │   ├── processor.rs      # 文档处理流水线
│   │   │   │   ├── importer.rs       # 多源导入 (Git/URL/目录)
│   │   │   │   ├── repository.rs     # 数据访问层
│   │   │   │   └── routes.rs         # 知识库路由
│   │   │   ├── wiki/                 # Wiki 知识引擎
│   │   │   │   ├── mod.rs            # WikiService 定义
│   │   │   │   ├── models.rs         # 数据模型 (Project/Page/Source)
│   │   │   │   ├── repository.rs     # 数据访问层
│   │   │   │   ├── project.rs        # 项目目录管理
│   │   │   │   ├── ingest.rs         # 文档摄入管道 (frontmatter/wikilinks)
│   │   │   │   ├── handlers.rs       # Wiki 请求处理器
│   │   │   │   └── routes.rs         # Wiki 路由
│   │   │   └── mcp/                  # MCP Server
│   │   │       ├── mod.rs            # MCP Service 定义
│   │   │       └── handlers.rs       # JSON-RPC 工具处理 (29 个工具)
│   │   ├── commands/                 # Tauri Commands
│   │   │   ├── channel.rs            # 渠道管理
│   │   │   ├── api_key.rs            # 密钥管理
│   │   │   ├── log.rs                # 日志管理
│   │   │   ├── stats.rs              # 统计数据
│   │   │   ├── settings.rs           # 设置管理
│   │   │   ├── security.rs           # 安全规则
│   │   │   ├── knowledge_base.rs     # 知识库命令
│   │   │   ├── wiki.rs              # Wiki 命令
│   │   │   ├── services.rs           # 服务状态
│   │   │   ├── app_config.rs         # 应用配置 (8 款工具)
│   │   │   ├── import_export.rs      # 导入导出
│   │   │   └── server.rs             # 服务控制
│   │   ├── db/                       # 数据库层
│   │   │   ├── mod.rs                # Database 初始化
│   │   │   ├── models.rs             # 数据模型
│   │   │   └── repository.rs         # 数据访问
│   │   ├── utils/                    # 工具函数
│   │   ├── lib.rs                    # 入口 + 系统托盘
│   │   └── main.rs                   # main 函数
│   ├── migrations/                   # 数据库迁移 (15 个)
│   └── tauri.conf.json               # Tauri 配置
└── package.json

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📌 版本历史

v0.1.8 (2026-08-12)

API 密钥管理增强

• ✨ 密钥编辑功能：支持编辑密钥名称、配额、白/黑名单规则（key 不可编辑）
• ✨ 白名单/黑名单规则：密钥级别渠道+模型访问控制，交互式下拉多选 + 笛卡尔积规则生成 + 去重
• ✨ 密钥编辑入口：卡片操作栏新增编辑按钮，复用 ApiKeyForm 组件编辑模式

路由与映射优化

• 🐛 路由优先级修复：关闭 prefer_auth_accounts 与 prefer_same_protocol，所有候选混同按 priority → weight 排序
• ✨ Auth 账号模型映射：auth_accounts 新增 model_mapping_json 列（migration 021），全链路支持映射名→实际模型名转换
• ✨ 映射逻辑统一重构：前端抽取 useModelMappings/MappingSection 共用组件，后端抽取 mapping_contains_source 通用函数

Usage 页面与 LLM 应用

• ✨ MODEL 下拉按密钥过滤：选中 API Key 后，MODEL 列表自动按白/黑名单过滤（UsagePage + AppConfigPanel）
• ✨ MODEL 下拉三分类：API 渠道模型 / Auth 账号模型 / 映射模型三个 optgroup 分组展示
• ✨ Auth 账号豁免渠道限制：Auth 账号无 channel id，豁免渠道级白/黑名单，模型级限制仍生效
• ✨ priority/weight 中文化：AccountCard 与 EditModal 标签改为「优先级」「权重」

v0.1.7 (2026-08-09)

Wiki 知识引擎（大功能）

• 数据模型：Wiki 项目/页面/源文件三表结构（mig017 + mig018 标签表），项目目录隔离
• 文档摄入管道：源文件解析 → 结构化页面生成 → 自动提取 frontmatter 标签和 [[wikilinks]] → 摄入状态机（pending / ingested / failed）
• 页面管理：CRUD 操作、按路径/标题/内容搜索、按标签筛选
• Wiki 问答：检索相关页面 → LLM 生成回答 + 来源引用
• 知识图谱：页面（节点）+ wikilinks（边）构成图谱，支持可视化
• 标签体系：从 frontmatter 自动提取标签，按频率排序
• 前端面板：KnowledgeBasePage Wiki 面板（项目/页面/搜索/问答/标签/图谱视图），Sidebar 导航，Dashboard 统计

MCP Server 扩展

• 新增 16 个 Wiki MCP 工具：项目 CRUD、页面 CRUD、搜索、问答、标签、图谱、源文件管理、摄入
• MCP 工具总数从 13 → 29 个（知识库 13 + Wiki 16）
• Dashboard 新增 Wiki 统计卡片，指标分两行展示（5+5）

SSE 协议修复

• SSE 字节级重组：sse_bridge.rs 新模块，修复 CJK 多字节边界帧泄漏问题（push 改 &[u8]）
• Responses 流式修复：handler 路径 SSE 帧重组 + reasoning 归属修复
• OpenAI Responses/Chat 协议对齐：stop_reason 收敛 + done 补字段 + usage details
• Opencode/Codex 流式修复：bridge 统一 Anthropic→OpenAI SSE + usage 合并 + tools 转发
• tool_choice 透传修复：仅在转换出函数工具时透传并规范化到 Chat 格式
• Anthropic Messages 转换修复：system 提取 + tool_choice 映射 + stream_options

v0.1.6 (2026-08-08)

渠道协议大重构（T01–T14）

• T01 — Provider preset registry + 领域类型定义，统一渠道身份模型
• T02 — 渠道身份迁移和 resolver，修复 review findings
• T03 — 零调用 fail-closed 测试、legacy 日志脱敏、安全审计门、dead-code 清理
• T04 — chat↔messages 严格 codec，canonical tool_result，strict n/empty-stream，thread model
• T07 — SSRF private-range 策略（按渠道）、stream:false 探测、SSE-always 网关容错、草稿测试跳过 count_tokens 探测
• T08 — Provider 下拉组件（分组、品牌 SVG 图标、键盘导航、a11y）、silent switch、free endpoint toggle、延迟显示两位小数、legacy 渠道显示推断协议标签
• T10 — Feature flags 暴露给 UI（Tauri Command）
• T11 — Codec 加固：image gate、field whitelist、tool validation；protocol rollout 集成测试；upstream model 采样写入 body
• T12 — CLIProxyAPI codec baseline 对比
• T13 — thinking/reasoning fail-open 转换（codec + legacy）
• T14 — 通过 modal 同步上游模型（后端 fetch + 前端 apply）

渠道表单 URL 预览

• 端点→请求路径模板常量 ENDPOINT_PATHS
• 端点下方实时展示实际请求 URL 预览，随输入更新
• URL 预览改纯文本靠左，隐藏 count_tokens 端点
• Anthropic base URL 统一自带 /v1，端点只补 /messages

/v1/models 接口

• 新增兼容 OpenAI + Anthropic 格式的 /v1/models 接口，聚合所有启用渠道的模型列表

数据库迁移备份

• 迁移前自动备份数据库，保留最近 3 份

Provider 图标和预设更新

• 品牌 SVG 图标（Claude、Moonshot、Doubao 等）
• 渠道预设更新（名称、图标、端点、描述）

v0.1.5 (2026-08-03)

• ✨ 模型映射一对多：model_mapping 支持单目标→多目标数组映射，同优先级渠道间随机负载均衡
• 🐛 输入法 composing 回车误触发修复：isComposing + keyCode 229 双重防护，覆盖 ChannelForm / ApiKeysPage / KnowledgeBasePage
• 🐛 渠道拖拽排序修复：Tauri v2 dragDropEnabled 吞掉 HTML5 drop 事件，禁用后拖拽排序正常
• 🐛 proxy.rs P0 修复：Chat Completions 路径 429/5xx 误返客户端，新增 status >= 400 检查触发 failover
• ✨ 渠道超时配置：timeout_secs 字段（默认 60s，可配 1~600s），覆盖 5 个适配器 + handlers 3 处请求
• ✨ ChannelForm UX 增强：映射 from 下拉（跨渠道通用映射名 + 添加新映射名入口）、优先级/权重说明文字
• 🐛 映射模型分组去重修复：UsagePage / AppConfigPage 拆分 realSeen / mappedSeen 独立去重
• ✨ LLM 使用页空配置提示：无密钥/无渠道时显示红色提示 + 快捷跳转链接
• ✨ 渠道卡片空白区域点击展开/收起

v0.1.4 (2026-07-30)

• ✨ 知识库引擎：文档解析 → tree-sitter 代码符号感知 → 智能分块 → 向量化 → HNSW 索引
• ✨ 混合检索：HNSW 向量检索 + SQLite FTS5 全文检索加权融合，三种模式（向量/关键词/混合）
• ✨ RAG 问答引擎：Top-K 检索 + 对话历史 + 来源引用
• ✨ MCP Server：Streamable HTTP + SSE，13 个知识库工具，兼容 Claude Desktop / OpenClaw
• ✨ 多源导入：Git 仓库克隆、URL 批量导入、本地目录扫描
• ✨ 应用配置：一键写入 8 款 AI 编程工具配置（Claude Code / Codex / Gemini CLI / WaLiCode 等）
• ✨ 导入导出：渠道配置 JSON 备份 + WaLiCode 备份文件导入
• ✨ 内置应用更新检查（Tauri Updater）

v0.1.1 (2026-07-21)

• ✨ 多协议网关：支持 OpenAI Chat Completions + Responses API + Anthropic Messages 三协议入口
• ✨ 仪表盘优化：统一 6 卡片指标网格 + 健康度徽章 + 动态运维建议
• ✨ 渠道统计：调用次数、Token 消耗、成功率、平均延迟
• ✨ 密钥统计：每个密钥的调用指标展示
• ✨ 接入示例页：三协议切换 + 15 套代码示例 + 连接测试

v0.1.0 (2026-07-18)

• 🎉 首个发布版本
• 多渠道管理（10 种渠道类型）+ 优先级/权重负载均衡
• 密钥管理 + 配额限制
• 请求/响应日志 + 全维度搜索筛选
• 安全审计中心（25+ 规则，5 种策略模式）
• 设置中心（主题/托盘/自启/重试）
• SSE 流式响应转发

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📄 License

MIT

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