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https://github.com/7836246/cursor2api.git
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- config.yaml 加入 .gitignore（含敏感 token，不再上传） - 新增 config.yaml.example 作为配置模板 - README 新增：日志查看器功能介绍、配置表格、环境变量参考 - README 更新：项目结构增加 public/ 目录说明 - .gitignore 清理重复条目 + 排除截图文件
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# Cursor2API v2 配置文件
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# 复制此文件为 config.yaml 并根据需要修改
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# 服务端口
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port: 3010
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# 请求超时（秒）
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timeout: 120
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# ==================== API 鉴权（推荐公网部署时开启） ====================
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# 配置后所有 POST 请求必须携带 Bearer token 才能访问
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# 客户端使用方式：Authorization: Bearer <token> 或 x-api-key: <token>
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# 支持多个 token（数组格式），不配置则全部放行
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# 环境变量: AUTH_TOKEN=token1,token2 (逗号分隔)
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# auth_tokens:
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# - "sk-your-secret-token-1"
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# - "sk-your-secret-token-2"
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# ==================== 代理设置 ====================
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# 全局代理（可选）
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# ⚠️ Node.js fetch 不读取 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY 环境变量，
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# 必须在此处或通过 PROXY 环境变量显式配置代理。
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# 支持 http 代理，含认证格式: http://用户名:密码@代理地址:端口
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# 💡 国内可直连 Cursor API，通常不需要配置全局代理
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# proxy: "http://127.0.0.1:7890"
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# Cursor 使用的模型
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cursor_model: "anthropic/claude-sonnet-4.6"
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# ==================== Thinking 开关（最高优先级） ====================
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# 控制是否向 Cursor 发送 thinking 请求，优先级高于客户端传入的 thinking 参数
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# 设为 true：始终启用 thinking（默认行为，让模型先思考再回答）
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# 设为 false：强制关闭 thinking（即使客户端请求了 thinking 也不启用）
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# 不配置此项时：跟随客户端请求，proxy 默认自动补上 enabled
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# 环境变量: THINKING_ENABLED=true|false
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thinking:
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enabled: true
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# ==================== 历史消息压缩配置 ====================
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# 对话过长时自动压缩早期消息，释放输出空间，防止 Cursor 上下文溢出
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# 压缩算法会智能识别消息类型，不会破坏工具调用的 JSON 结构
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compression:
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# 是否启用压缩（true/false），关闭后所有消息原样保留
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# 环境变量: COMPRESSION_ENABLED=true|false
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enabled: true
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# 压缩级别: 1=轻度, 2=中等(默认), 3=激进
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# 环境变量: COMPRESSION_LEVEL=1|2|3
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# 级别说明:
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# 1（轻度）: 保留最近 10 条消息，早期消息保留 4000 字符，适合短对话
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# 2（中等）: 保留最近 6 条消息，早期消息保留 2000 字符，推荐日常使用
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# 3（激进）: 保留最近 4 条消息，早期消息保留 1000 字符，适合超长对话/大工具集
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level: 2
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# 以下为高级选项，设置后会覆盖 level 的预设值
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# 保留最近 N 条消息不压缩（数字越大保留越多上下文）
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# keep_recent: 6
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# 早期消息最大字符数（超过此长度的消息会被智能压缩）
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# early_msg_max_chars: 2000
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# 浏览器指纹配置
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fingerprint:
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user_agent: "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/140.0.0.0 Safari/537.36"
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# ==================== 视觉处理降级配置（可选） ====================
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# 如果开启，可以拦截您发给大模型的图片进行降级处理（因为目前免费 Cursor 不支持视觉）。
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vision:
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enabled: true
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# mode 选项: 'ocr' 或 'api'
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# 'ocr': [默认模式] 彻底免 Key，零配置，完全依赖本机的 CPU 识图，提取文本、报错日志、代码段后发给大模型。
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# 'api': 需要配置下方的 baseUrl 和 apiKey，把图发给外部视觉模型（如 Gemini、OpenRouter），能"看到"画面内容和色彩。
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mode: 'ocr'
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# ---------- 以下选项仅在 mode: 'api' 时才生效 ----------
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# base_url: "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
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# api_key: "sk-or-v1-..."
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# model: "meta-llama/llama-3.2-11b-vision-instruct:free"
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# Vision 独立代理（可选）
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# 💡 Cursor API 国内可直连无需代理，但图片分析 API（OpenAI/OpenRouter）可能需要
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# 配置此项后只有图片 API 走代理，不影响主请求的响应速度
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# 如果不配，会回退到上面的全局 proxy（如果有的话）
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# proxy: "http://127.0.0.1:7890"
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# ==================== 日志持久化配置（可选） ====================
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# 开启后日志会写入文件，重启后自动加载历史记录
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# 环境变量: LOG_FILE_ENABLED=true|false, LOG_DIR=./logs
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logging:
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# 是否启用日志文件持久化（默认关闭）
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file_enabled: false
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# 日志文件存储目录
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dir: "./logs"
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# 日志保留天数（超过天数的日志文件会自动清理）
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max_days: 7
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