WindsurfAPI：将 Windsurf AI 模型转化为 OpenAI/Anthropic 兼容 API 的开源神器

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最近在 GitHub 上发现了一个非常硬核的开源项目 —— WindsurfAPI（github.com/dwgx/WindsurfAPI），它能把 Windsurf（原 Codeium）编辑器内置的 AI 模型能力，转化为标准的 OpenAI 和 Anthropic 兼容 API，让你可以用 Claude Code、Cline、Cursor 等任何 AI 编程工具，通过标准协议调用 107 个顶级大模型。

它解决什么问题

用过 Windsurf 编辑器的朋友都知道，它内置了非常强大的 AI 编程助手，支持 Claude、GPT、Gemini 等一系列顶级模型。但问题来了：这些模型只能在 Windsurf 编辑器内使用，无法被外部工具调用。

WindsurfAPI 的核心思路就是：在本地启动一个代理服务，把标准的 OpenAI/Anthropic API 请求，翻译成 Windsurf 内部的 gRPC 协议，通过 Windsurf 的 Language Server 二进制文件与云端通信。这样任何支持 OpenAI 协议的工具都能直接接入。

架构设计

整个系统的工作流程如下：

你的工具 (Claude Code / curl / 前端)
        │
        │  标准 OpenAI / Anthropic API
        ▼
  WindsurfAPI (Node.js 服务，端口 3003)
        │
        │  gRPC 协议翻译
        ▼
  Language Server (本地二进制)
        │
        │  HTTPS 加密通道
        ▼
  Windsurf 云端 (server.self-serve.windsurf.com)
        │
        ▼
  AI 模型 (Claude / GPT-5 / Gemini 3.x / DeepSeek ...)

关键设计亮点：

双协议兼容：同时暴露 /v1/chat/completions（OpenAI 格式）和 /v1/messages（Anthropic 格式）
账号池管理：支持多账号轮询 + 速率限制 + 故障转移，Pro 账号 60 RPM，Free 账号 10 RPM
LS 池隔离：每个代理配置独立的 Language Server 实例，避免状态污染
三层安全清洗：过滤内部路径，防止文件系统信息泄露
零 npm 依赖：纯 Node.js 内置模块，protobuf 手搓编码，下载即跑

支持的模型（107 个）

项目通过逆向 Windsurf 编辑器的 extension.js 获取模型枚举值，再通过 GetCascadeModelConfigs 接口获取 credit 倍率。主要模型分类：

Claude 系列（20 个）：从 Claude 3.5 Sonnet 到最新的 Claude Opus 4.6，包括 thinking 模式和 1M 上下文窗口版本。

GPT 系列（55+ 个）：覆盖 GPT-4o 到 GPT-5.4 全系，包括多个推理强度级别（none/low/medium/high/xhigh），以及 fast（优先队列）和 codex（代码优化）变体。

其他模型：

Gemini：2.5 Pro/Flash 到 3.1 Pro
DeepSeek：V3、V3-2、R1
Grok：3、3-mini、code-fast-1
Qwen：3、3-coder
Kimi：K2、K2.5
GLM：4.7、5、5.1
MiniMax：M2.5
SWE：Windsurf 自研的 SWE-1.5/1.6 代码模型

注意：免费账号只能使用 gpt-4o-mini 和 gemini-2.5-flash，其他模型需要 Windsurf Pro 订阅。

快速部署

一键安装：

git clone https://github.com/dwgx/WindsurfAPI.git
cd WindsurfAPI
bash setup.sh          # 自动建目录、配权限、生成 .env
node src/index.js

服务启动后访问 http://你的IP:3003/dashboard 进入管理面板。

一键更新（已部署的实例）：

cd ~/WindsurfAPI && bash update.sh

update.sh 会自动执行 git pull → 停 PM2 → 清理端口残留 → 重启 → 健康检查。

添加 Windsurf 账号

服务启动后需要添加 Windsurf 账号才能使用。三种方式：

方式 1：Dashboard 一键登录（推荐）

打开管理面板，支持 Google OAuth、GitHub OAuth、邮箱密码三种登录方式，登录即入池。

方式 2：Token 登录

访问 windsurf.com/show-auth-token 获取 Token，然后：

curl -X POST http://localhost:3003/auth/login   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"token": "你的Token"}'

方式 3：批量添加

curl -X POST http://localhost:3003/auth/login   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"accounts": [{"token": "***"}, {"token": "***"}]}'

使用示例

OpenAI 格式（Python）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://你的IP:3003/v1",
    api_key="你设的API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Anthropic 格式（Claude Code 直连）：

# 设置环境变量即可
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://你的IP:3003
export ANTHROPIC_API_KEY=你的API_KEY
claude    # 正常使用 Claude Code

Cline / Cursor / Aider：在客户端配置中选择 Custom OpenAI Compatible，Base URL 填 http://你的IP:3003/v1，API Key 填你设置的密钥，Model 从 107 个支持的模型中任选。

核心技术解析

1. Protobuf 手搓编解码

项目在 src/proto.js 中完全手写了 protobuf wire format 的编码解码器，支持 varint、fixed64、length-delimited 三种线型，无需安装任何 protobuf 库。整个文件约 200 行代码，是非常硬核的做法。

2. gRPC over HTTP/2

使用 Node.js 内置的 http2 模块与本地 Language Server 通信，支持 unary 和 streaming 两种 gRPC 调用模式。streaming 模式用于实时获取模型输出（SSE），超时时间设置为 5 分钟。

3. Cascade 会话管理

项目实现了两套模型调用流程：

Legacy 模式：通过 RawGetChatMessage 直接发送聊天消息，适合简单场景
Cascade 模式：通过 StartCascade → SendUserCascadeMessage → GetCascadeTrajectorySteps 三步流程，支持工具调用（tool_use/tool_result），适合 Claude Code 等需要模型操作文件的场景

4. NO_TOOL 模式

通过设置 planner_mode=3 关闭 Cascade 内置的工具循环，避免模型尝试操作内部路径。配合三层 sanitize 机制（LS 工具结果过滤 + 文本解析 + 输出路径清洗），确保不会泄露服务端内部信息。

5. 真实 Token 计量

从 Cascade 的 CortexStepMetadata.model_usage 中提取真实的 inputTokens、outputTokens、cacheRead、cacheWrite，确保用量统计准确。

Dashboard 管理面板

项目内置了一个功能完善的 Web 管理面板，包含以下功能模块：

总览：运行状态、账号池健康度、LS 状态、成功率统计
登录取号：Google/GitHub OAuth 一键登录、代理测试
账号管理：添加/删除/停用账号、探测订阅等级、查看余额、封禁模型黑名单
模型控制：全局模型黑白名单
代理配置：全局或单账号的 HTTP/SOCKS5 代理设置
实时日志：SSE 串流、按级别过滤、每条日志带 turns=N chars=M 诊断信息
统计分析：6h/24h/72h 时间范围、账号维度、p50/p95 延迟
实验性功能：Cascade 对话复用、模型身份注入（可自定义 prompt）

生产部署建议

使用 PM2 进行进程管理：

npm install -g pm2
pm2 start src/index.js --name windsurf-api
pm2 save && pm2 startup

注意事项：

不要使用 pm2 restart，会出僵尸进程，用 bash update.sh 替代
记得开放防火墙 3003 端口
云服务器需在安全组放行 3003/tcp

环境变量配置

# 服务端口
PORT=3003

# API 密钥（留空则不验证）
API_KEY=your-secret-key

# 默认模型
DEFAULT_MODEL=claude-4.5-sonnet-thinking

# 最大回复 Token
MAX_TOKENS=8192

# Language Server 二进制路径
LS_BINARY_PATH=/opt/windsurf/language_server_linux_x64

# LS gRPC 端口
LS_PORT=42100

# Dashboard 密码（留空不设密码）
DASHBOARD_PASSWORD=your-dashboard-password

项目信息

项目地址：github.com/dwgx/WindsurfAPI
作者：dwgx1337
Stars：279+（持续增长中）
开源协议：MIT
技术栈：纯 Node.js（>= 20.0.0），零 npm 依赖
源码规模：约 5000+ 行，结构清晰，核心模块 20 个文件

这是一个非常值得学习和使用的项目，无论你是想搭建自己的 AI API 代理服务，还是想学习如何手搓 protobuf 编解码和 gRPC 通信，这个项目都提供了极好的参考。项目代码质量高，架构设计合理，文档详尽，是开源社区中少见的精品。

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