WindsurfAPI · DevinAPI

把 Windsurf / Devin 的 100+ AI 模型（Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM、SWE…）变成 OpenAI / Anthropic / Gemini 三套标准 API。零 npm 运行时依赖。

历史账本 · 把 1311 次提交、191 个版本、72 个 PR、179 个 issue 摊开给你看：时间线主账 + 贡献者分析 + Git 树三形态（竖/横/环）+ 自伤与返工全记录 —— 打开可视化账本（纯原生渲染，零依赖）

声明

没点 Star 和 Follow 的：严禁商业使用、转售、代部署、挂后台对外提供服务、包装成中转服务出售。 点了 Star 和 Follow 的：随便用，我睁一只眼闭一只眼。

代码本体按 MIT License 开源（见 LICENSE），上面这段是作者个人态度。

把 Windsurf（原 Codeium，现 Devin Desktop）的 AI 模型变成三套标准 API 同时兼容：

• POST /v1/chat/completions — OpenAI 兼容 任何 OpenAI SDK 直接用
• POST /v1/completions — OpenAI 旧 Completions（非流式；prompt 包成一条 user turn，流式请走 chat）
• POST /v1/responses — OpenAI Responses 兼容（另有 GET / DELETE /v1/responses/{id} 读取与删除已存响应，需带身份 header，见下）
• POST /v1/messages — Anthropic 兼容 Claude Code / Cline / Cursor 直接连
• POST /v1beta/models/* — Gemini 兼容 直接对接 Gemini SDK

100+ 模型：Claude 4.5/4.6/Opus 4.7/5 · GPT-5/5.1/5.2/5.4/5.5/5.6-Luna 全系 · Gemini 2.5/3.0/3.1 · Grok · Qwen · Kimi K2.x · GLM 4.7/5/5.1/5.2 · MiniMax · SWE 1.5/1.6/1.7 · Arena 等。零 npm 依赖 纯 Node.js。

关键词：Windsurf 逆向 · Devin 代理 · Claude Code 中转 · Cursor 镜像 · AI 中转 API · OpenAI 兼容接口 · 免费 Claude/GPT/Gemini · 大模型反代 · Codeium 逆向

它到底在干嘛

flowchart LR
    subgraph clients["你的客户端"]
        A["OpenAI SDK<br/>curl / 前端"]
        B["Claude Code<br/>Cline · Cursor"]
        C["Gemini SDK"]
    end

    subgraph gw["WindsurfAPI（本服务 · 端口 3003）"]
        direction TB
        R["协议翻译层<br/>OpenAI ↔ Anthropic ↔ Gemini"]
        P["账号池<br/>轮询 · 限流隔离 · 故障转移 · 熔断"]
        N["身份中和<br/>剥掉上游 Windsurf 身份"]
        R --- P
        R --- N
    end

    LS["Language Server<br/>（Windsurf 二进制）"]
    UP["Windsurf 云端<br/>server.self-serve.windsurf.com"]
    DC["Devin 云端<br/>（DEVIN_CONNECT 路径）"]

    A -- "/v1/chat/completions" --> R
    B -- "/v1/messages" --> R
    C -- "/v1beta/models/*" --> R
    R -- "gRPC" --> LS
    LS -- "HTTPS" --> UP
    R -. "HTTPS（可选直连）" .-> DC

    classDef gwStyle fill:#1f6feb22,stroke:#1f6feb,stroke-width:2px
    classDef upStyle fill:#8957e522,stroke:#8957e5
    class gw gwStyle
    class UP,DC upStyle

     ┌─────────────┐   /v1/chat/completions   ┌────────────┐
     │ OpenAI SDK  │ ──────────────────────→  │            │
     │ curl / 前端 │ ←──────────────────────  │            │
     └─────────────┘   OpenAI JSON + SSE      │ WindsurfAPI│
                                              │ Node.js    │      ┌──────────────┐       ┌─────────────────┐
     ┌─────────────┐   /v1/messages           │ (本服务)   │ gRPC │ Language     │ HTTPS │ Windsurf 云端   │
     │ Claude Code │ ──────────────────────→  │            │ ───→ │ Server (LS)  │ ────→ │ server.self-    │
     │ Cline       │ ←──────────────────────  │            │ ←─── │ (Windsurf    │ ←─── │ serve.windsurf  │
     │ Cursor      │   Anthropic SSE          │            │      │  binary)     │       │ .com            │
     └─────────────┘                          └────────────┘      └──────────────┘       └─────────────────┘
                                                    ↑
                                                账号池轮询
                                                速率限制隔离
                                                故障转移

它做了什么：

1. 一个 HTTP 服务（端口 3003）同时暴露 OpenAI 和 Anthropic 两套 API
2. 把请求翻译成 Windsurf 内部 gRPC 协议，通过本地 Language Server 发给 Windsurf 云
3. 维护账号池，自动轮询 + 速率限制 + 故障转移
4. 返回前把上游 Windsurf 身份剥掉，模型自称"我是 Claude Opus 4.6 由 Anthropic 开发"

Claude Code / Cline / Cursor 怎么用

模型本身不会操作文件 — 文件操作是 IDE Agent 客户端（Claude Code / Cline 等）在本地执行的：

 你 "帮我改 bug"                Claude Code                    WindsurfAPI               Windsurf Cloud
   │                                │                               │                          │
   │────────────────────────────→  │                               │                          │
   │                                │  POST /v1/messages            │                          │
   │                                │  messages + tools + system    │                          │
   │                                │ ─────────────────────────────→│ 打包成 Cascade 请求      │
   │                                │                               │ ──────────────────────→  │
   │                                │                               │                          │
   │                                │                               │               模型思考 → 返回
   │                                │                               │               tool_use(edit_file)
   │                                │                               │ ←──────────────────────  │
   │                                │ ←── Anthropic SSE ────────────│                          │
   │                                │   content_block=tool_use      │                          │
   │                                │                               │                          │
   │                                │ 本地执行 edit_file()          │                          │
   │                                │ (读写本地文件)                │                          │
   │                                │                               │                          │
   │                                │ 带 tool_result 再发一轮       │                          │
   │                                │ ─────────────────────────────→│ ──────────────────────→  │
   │                                │                                             ... (循环) ...
   │                                │                               │                          │
   │  ← 最终答案                    │                               │                          │

重点：WindsurfAPI 只负责传递 tool_use / tool_result，真正改文件的是客户端 CLI。

快速开始

一键部署

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

Dashboard：http://你的IP:3003/dashboard

Docker 部署

cp .env.example .env
# 空 API_KEY / DASHBOARD_PASSWORD 是 fail-closed（compose 默认 0.0.0.0，起来也是 401）。
# compose 默认 DEVIN_CONNECT=1，不跑 Language Server，不会自动下载 LS。
# 只有关掉 DEVIN_CONNECT、走 Cascade 时才会在缺二进制时尝试安装 LS。

docker compose up -d --build
docker compose logs -f

默认挂载：

• ./.docker-data/data：持久化 accounts.json、proxy.json、stats.json、runtime-config.json、model-access.json、logs/
• ./.docker-data/opt/windsurf：Language Server 二进制与数据目录
• ./.docker-data/tmp/windsurf-workspace：临时工作区

如果想改持久化目录，可在 .env 里设置 DATA_DIR。Docker 默认已设为 /data。

一键更新

部署过之后要拉最新修复，一条命令搞定：

cd ~/WindsurfAPI && bash update.sh

update.sh 做了：git pull → 通过 install-ls.sh 更新 LS binary → 停 PM2 → kill 3003 端口残留 → 重启 → 健康检查。

如果你用的是我们的公网实例（skiapi.dev 之类），不用管，我们已经推过了。

手动安装

git clone https://github.com/dwgx/WindsurfAPI.git
cd WindsurfAPI

# Language Server 二进制 —— 自动检测 Linux/macOS，一键下载 + chmod
bash install-ls.sh

# 下载链：WindsurfAPI release → 公开 LS mirror
#   https://github.com/dwgx/windsurf-ls-release/releases/latest/download
# → Exafunction/codeium fallback。需要私有镜像或回滚时可设置：
#   WINDSURFAPI_LS_RELEASE=https://github.com/<owner>/<repo>/releases/latest/download bash install-ls.sh

# 默认安装路径：
#   Linux x64:          /opt/windsurf/language_server_linux_x64
#   Linux arm64:        /opt/windsurf/language_server_linux_arm
#   macOS Apple Silicon: $HOME/.windsurf/language_server_macos_arm
#   macOS Intel:        $HOME/.windsurf/language_server_macos_x64

# 如果想用本地已下好的 binary：
#   bash install-ls.sh /path/to/language_server_linux_x64
# 或者指定 URL：
#   bash install-ls.sh --url https://example.com/language_server_linux_x64

# ⚠️ LS binary 版本偏旧 / 想换一个来源？
# 默认下载链已接入 dwgx/windsurf-ls-release 公开 mirror。
# 如果 mirror 暂未覆盖你的平台，仍可把 Windsurf 桌面端本体里的 LS binary 拷过来：
#
#   macOS:   "$HOME/Library/Application Support/Windsurf/resources/app/extensions/windsurf/bin/language_server_macos_arm"
#   Linux:   "$HOME/.windsurf/bin/language_server_linux_x64"
#            或  /opt/Windsurf/resources/app/extensions/windsurf/bin/language_server_linux_x64
#   Windows: %APPDATA%\Windsurf\bin\language_server_windows_x64.exe
#
#   # 从本地桌面端装：
#   bash install-ls.sh /path/to/language_server_linux_x64
#
# 注意：换 LS binary 不会改变 /v1/