Raycast AI 代理

这是一个简单的 Raycast AI API 代理。它允许您在不订阅的情况下使用 Raycast AI 应用程序。该代理将 Raycast 的请求转换为发送到 OpenAI API 的格式，然后将响应转换回 Raycast 的格式。

英文 | 中文 | 日语

简介

本项目使用中间人方法将 Raycast 请求转发到 OpenAI API，然后将 OpenAI 响应转发回 Raycast。

该项目主要映射以下接口：

• GET /api/v1/me 修改指示用户是否支持 AI 功能的标志
• POST /api/v1/translations 翻译接口
• POST /api/v1/ai/chat_completions 通用 AI 接口
• GET /api/v1/ai/models AI 模型列表接口

中间人代理的简单原理是修改 DNS 将 Raycast 的请求 IP 指向项目地址。然后项目将请求转发到 OpenAI API，并在转换后返回响应。但由于 Raycast 和 Raycast API 使用 HTTPS，项目需要提供自签名证书并使 Raycast 信任此证书。有关中间人代理的更多详细信息，您可以参考 (https://docs.mitmproxy.org/stable/concepts-howmitmproxyworks/)。

支持的模型

通过设置相应的环境变量，可以同时使用多个模型。

AI 聊天

翻译

图像生成

仅 OpenAI API 支持图像生成。

使用方法

安装和配置

1. 生成证书

pip3 install mitmproxy
python -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yufeikang/raycast_api_proxy/main/scripts/cert_gen.py)"  --domain backend.raycast.com  --out ./cert

或者

克隆此仓库并运行：

pdm run cert_gen

2. 将证书添加到系统钥匙串

打开 cert 文件夹中的 CA 证书，将其添加到系统钥匙串并信任它。 这是必须的，因为 Raycast AI 代理使用自签名证书，必须信任它才能正常工作。

注意：

在使用 Apple Silicon 的 macOS 上，如果在手动将 CA 证书添加到"钥匙串访问"时遇到应用程序挂起问题，可以在终端中使用以下命令作为替代方法：

(https://docs.mitmproxy.org/stable/concepts-certificates/#installing-the-mitmproxy-ca-certificate-manually)

sudo security add-trusted-cert -d -p ssl -p basic -k /Library/Keychains/System.keychain ~/.mitmproxy/mitmproxy-ca-cert.pem

3. 修改 /etc/hosts 添加以下行

127.0.0.1 backend.raycast.com
::1 backend.raycast.com

这个修改的目的是将 backend.raycast.com 重定向到本地机器，而不是真正的 backend.raycast.com。您也可以在 DNS 服务器中添加此记录。

另外，您也可以在 DNS 服务器中添加此记录。最终目标是使 backend.raycast.com 指向部署此项目的地址。127.0.0.1 可以替换为您的部署地址。如果您在云端或本地网络中部署此项目，可以将此地址指向您的部署地址。

4. 启动服务

docker run --name raycast \
    -e OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY \
    -p 443:443 \
    --dns 1.1.1.1 \
    -v $PWD/cert/:/data/cert \
    -e CERT_FILE=/data/cert/backend.raycast.com.cert.pem \
    -e CERT_KEY=/data/cert/backend.raycast.com.key.pem \
    -e LOG_LEVEL=INFO \
    -d \
    ghcr.io/yufeikang/raycast_api_proxy:main

你也可以在云端或本地网络部署此服务，只要你的Raycast能够访问这个地址即可。

然后，重启Raycast，你就应该能够使用它了。

高级配置

1. 使用Azure OpenAI API

参考如何使用Python在OpenAI和Azure OpenAI端点之间切换。

只需修改相应的环境变量即可。

docker run --name raycast \
    -e OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY \
    -e OPENAI_BASE_URL=https://your-resource.openai.azure.com \
    -e OPENAI_API_VERSION=2023-05-15 \
    -e OPENAI_API_TYPE=azure \
    -e AZURE_DEPLOYMENT_ID=your-deployment-id \
    -p 443:443 \
    --dns 1.1.1.1 \
    -v $PWD/cert/:/data/cert \
    -e CERT_FILE=/data/cert/backend.raycast.com.cert.pem \
    -e CERT_KEY=/data/cert/backend.raycast.com.key.pem \
    -e LOG_LEVEL=INFO \
    -d \
    ghcr.io/yufeikang/raycast_api_proxy:main

2. Google Gemini API

可以通过设置相应的环境变量与OpenAI API一起使用。

获取你的Google API密钥并将其导出为GOOGLE_API_KEY。

# 克隆此仓库并进入目录
docker build -t raycast .
docker run --name raycast \
    -e GOOGLE_API_KEY=$GOOGLE_API_KEY \
    -p 443:443 \
    --dns 1.1.1.1 \
    -v $PWD/cert/:/data/cert \
    -e CERT_FILE=/data/cert/backend.raycast.com.cert.pem \
    -e CERT_KEY=/data/cert/backend.raycast.com.key.pem \
    -e LOG_LEVEL=INFO \
    -d \
    raycast:latest

3. 本地手动运行

1. 克隆此仓库
2. 使用pdm install安装依赖
3. 创建环境变量

export OPENAI_API_KEY=<你的openai api密钥>

4. 使用./scripts/cert_gen.py --domain backend.raycast.com --out ./cert生成自签名证书
5. 使用python ./app/main.py启动服务

4. 本地开发

由于你可能修改了本地DNS，本地开发可能会导致DNS循环。为避免这种情况，本地开发时使用Docker，并通过指定DNS来启动开发环境。

参考：

sh ./local_docker.sh

5. 使用自定义映射

你可以参考项目目录下的custom_mapping.yml.example文件来自定义对某些接口响应的修改。

"api/v1/me/trial_status":
  get:
    response:
      body:
        # json路径替换
        "$.trial_limits.commands_limit": 30

例如，上述配置将会把GET api/v1/me/trial_status接口响应体中的$.trial_limits.commands_limit替换为30。其中$.trial_limits.commands_limit是一个JSON路径。

目前仅支持响应体替换。

6. 多用户共享服务

如果你想让多个用户共享此服务或者你在公网部署了服务，你需要限制哪些用户可以访问服务。你可以使用ALLOWED_USERS环境变量来限制哪些用户可以访问服务。

ALLOWED_USERS="xx@example.com,yy@example.com"

邮箱地址是Raycast用户的邮箱地址，用逗号分隔。

注意事项

1. DNS指定 由于GFW（中国防火长城）的存在，如果你在中国大陆使用这个，你可能需要指定一个国内的DNS服务器。否则，域名可能无法正确解析。例如：--dns 223.5.5.5。

2. DNS不生效 有时在macOS上，修改/etc/hosts文件不会立即生效。目前还没有已知的解决方案。有时重启Raycast会有帮助，或者再次修改/etc/hosts文件可能会起作用。

路线图

• 支持网页搜索
• 支持更多人工智能模型
• 改进项目结构