GeminiCli2API是一个将 Google Gemini CLI 封装为本地 API 的强大代理，它通过一个统一的 Node.js HTTP 服务器，同时提供了对原生 Gemini API 和 OpenAI 兼容 API 的支持。这让您可以摆脱终端界面的束缚，将 Gemini 的强大能力以 API 的形式轻松接入到任何您喜爱的客户端或应用中。
本项目由两个核心文件构成，各司其职：
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gemini-api-server.js: 💎 统一的 Gemini & OpenAI 代理服务- 一个独立的 Node.js HTTP 服务器，作为 Google Cloud Code Assist API 的本地代理。
- 它同时处理原生 Gemini API (路径:
/v1beta/...) 和 OpenAI 兼容 API (路径:/v1/...) 的请求。 - 设计稳健、灵活，并配备了全面可控的日志系统，方便监控和调试。
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gemini-core.js: ⚙️ 核心逻辑- 这是服务器的心脏，包含了认证、API 调用、请求/响应格式转换、以及日志记录等所有核心功能。
- ✅ 突破官方限制：解决了 Gemini 官方免费 API 额度紧张的问题。通过本项目，您可以使用 Gemini CLI 的账号授权，享受更高的每日请求限额。
- ✅ 无缝兼容 OpenAI：提供了与 OpenAI API 完全兼容的接口，让您现有的工具链和客户端（如 LobeChat, NextChat 等）可以零成本接入 Gemini。
- ✅ 增强的可控性：通过强大的日志功能，可以捕获并记录所有请求的提示词（Prompts），便于审计、调试和构建私有数据集。
- ✅ 易于扩展：代码结构清晰，方便您进行二次开发，实现如统一前置提示词、响应缓存、内容过滤等自定义功能。
- 暂未实现原版 Gemini CLI 的内置命令功能。配合其他客户端的mcp能力可实现相同效果。
- 多模态能力（如图片输入）尚在开发计划中 (TODO)。
- 🔐 自动认证与令牌续期: 首次运行将引导您通过浏览器完成 Google 账号授权。获取的 OAuth 令牌会安全存储在本地，并在过期前自动刷新，确保服务不间断。
- 🔗 简化的授权流程: 如果需要认证，终端会提供一个授权URL，您在浏览器中授权后，即可完成认证。
- 🛡️ 多样的APIKEY认证方式: 支持通过
Authorization: Bearer <key>(OpenAI 方式), URL 查询参数 (?key=...) 和x-goog-api-key请求头进行统一的 API 密钥校验。 - ⚙️ 高度可配置: 可通过命令行参数灵活配置监听地址、端口、API 密钥和日志模式。
- 📜 全面可控的日志系统: 可将带时间戳的提示词日志输出到控制台或文件，并显示令牌剩余有效期。
- 🌍 完美兼容: 实现了
/v1/models和/v1/chat/completions核心端点。 - 🔄 自动格式转换: 在内部自动将 OpenAI 格式的请求/响应与 Gemini 格式进行无缝转换。
- 💨 流式传输支持: 完全支持 OpenAI 的流式响应 (
"stream": true)，提供打字机般的实时体验。
- 🌐 完整的端点支持: 完整实现了
listModels,generateContent, 和streamGenerateContent。 - 🤖 固定的模型列表: 默认提供并使用
gemini-2.5-pro和gemini-2.5-flash模型。
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环境准备:
- 请确保您已安装 Node.js (建议版本 >= 20.0.0)。
- 本项目已包含
package.json并设置{"type": "module"}，您无需手动创建。
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安装依赖: 克隆本仓库后，在项目根目录下执行：
npm install
这将自动安装
google-auth-library和uuid等必要依赖。
- 默认启动 (监听
localhost:3000, API Key 为123456)node gemini-api-server.js
- 监听所有网络接口并指定端口和Key (用于 Docker 或局域网访问)
node gemini-api-server.js 0.0.0.0 --port 8000 --api-key your_secret_key
- 记录提示词到文件
node gemini-api-server.js --log-prompts file
- 通过指定项目ID启动
node gemini-api-server.js --project-id your-gcp-project-id
更多启动参数，如通过 base64 凭证或文件路径启动，请参考 gemini-api-server.js 文件顶部的注释。
提示: 如果您在无法直接访问 Google 服务的环境中使用，请先为您的终端设置全局 HTTP/HTTPS 代理。
- 列出模型
curl http://localhost:3000/v1/models \ -H "Authorization: Bearer 123456" - 生成内容 (非流式)
curl http://localhost:3000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 123456" \ -d '{ "model": "gemini-2.5-pro", "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一只名叫 Neko 的猫。"}, {"role": "user", "content": "你好，你叫什么名字？"} ] }'
- 流式生成内容
curl http://localhost:3000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 123456" \ -d '{ "model": "gemini-2.5-flash", "messages": [ {"role": "user", "content": "写一首关于宇宙的五行短诗"} ], "stream": true }'
- 列出模型
curl "http://localhost:3000/v1beta/models?key=123456" - 生成内容 (带系统提示)
curl "http://localhost:3000/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-goog-api-key: 123456" \ -d '{ "system_instruction": { "parts": [{ "text": "你是一只名叫 Neko 的猫。" }] }, "contents": [{ "parts": [{ "text": "你好，你叫什么名字？" }] }] }'
- 流式生成内容
curl "http://localhost:3000/v1beta/models/gemini-2.5-flash:streamGenerateContent?key=123456" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"写一首关于宇宙的五行短诗"}]}]}'
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🔌 对接任意 OpenAI 客户端: 这是本项目的杀手级功能。将任何支持 OpenAI 的应用（如 LobeChat, NextChat, VS Code 插件等）的 API 地址指向本服务 (
http://localhost:3000)，即可无缝使用 Gemini。 -
🔍 中心化请求监控与审计: 使用
--log-prompts file参数捕获所有客户端发送的系统提示词和用户请求保存到本地。这对于分析、调试和优化提示词，甚至构建私有数据集都至关重要。 -
💡 动态系统提示词:
- 通过
--system-prompt-mode参数，您可以更灵活地控制系统提示词的行为。此功能与fetch_system_prompt.txt文件配合使用。 - 用法:
node gemini-api-server.js --system-prompt-mode [mode] - 支持的模式:
override: 完全忽略客户端的系统提示词，强制使用fetch_system_prompt.txt的内容。append: 在客户端系统提示词的末尾追加fetch_system_prompt.txt的内容，实现规则的补充。
- 这使得您可以为不同的客户端设置统一的基础指令，同时允许单个应用进行个性化扩展。
- 通过
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🛠️ 作为二次开发基石:
- 响应缓存: 对高频重复问题添加缓存逻辑，降低 API 调用，提升响应速度。
- 自定义内容过滤: 在请求发送或返回前增加关键词过滤或内容审查逻辑，满足合规要求。
- 其它: 您可以根据需要自定义代码，添加更多功能，如动态调整系统提示词、支持更多模型、增加权限验证等。
本项目遵循 GNU General Public License v3 (GPLv3) 开源许可。详情请查看根目录下的 LICENSE 文件。
本项目的开发受到了官方 Google Gemini CLI 的极大启发，并参考了Cline 3.18.0 版本 gemini-cli.ts 的部分代码实现。在此对 Google 官方团队和 Cline 开发团队的卓越工作表示衷心的感谢！