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Melody Hub

Melody Hub

ci tauri react license

本地优先的 LLM API 网关与桌面控制台。

项目简介

Melody Hub 基于 Tauri、React 和 Rust 构建,用一个本地地址统一接入 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 及其他 OpenAI-compatible 服务。你可以在桌面界面中管理提供商与模型、组合路由规则,并查看请求量、Token 用量、延迟和上游健康状态。

核心特性:

  • 三协议双向转换 - OpenAI Chat Completions、Anthropic Messages 与 OpenAI Responses 任一入口均可访问另外两种协议的上游,并支持 SSE 流式转换。
  • 多提供商与模型管理 - 内置常用服务预设,也可连接自定义 OpenAI-compatible API;支持模型别名、能力参数和详情查看,模型卡片按供应商显示品牌图标。
  • Agent 应用配置 - 可视化管理 Codex CLI、Claude Code 与 OpenCode 的模型接入,支持模型映射、推理参数与功能开关,保存时写入各工具原生配置文件。
  • 聚合路由与故障转移 - 支持 19 种路由策略,并根据能力、上下文、成本、配额、并发与上游健康状态选择可用模型。
  • 安全的本地配置 - API Key 使用 AES-256-GCM 加密保存;首次启动自动生成代理认证令牌。
  • 用量与健康监控 - 展示 Token、请求数、响应时间、趋势、热力图、近期请求和提供商健康状态。
  • 可调代理策略 - 支持速率限制、超时、重试、并发数、IP 白名单、CORS 与上游网络代理。
  • 桌面体验 - 设置自动保存,支持中英文、主题与强调色、系统托盘和开机启动。
  • 本地日志 - 请求记录以 JSONL 滚动持久化,可导出记录并直接打开日志目录。

界面预览

仪表盘

Melody Hub 仪表盘

模型配置

Melody Hub 模型配置(脱敏预览)

系统设置

Melody Hub 系统设置

安装指南

从 GitHub Releases 下载对应平台的安装包:

平台 文件
macOS (Apple Silicon) MelodyHub_*_aarch64.dmg
macOS (Intel) MelodyHub_*_x64.dmg
Windows MelodyHub_*_x64-setup.exe
Linux melody-hub_*_amd64.deb 或 *.AppImage

macOS 首次打开时如果提示"无法验证开发者",请在系统设置 → 隐私与安全性中点击"仍要打开"。

环境要求

  • Windows 10+,系统需具备 WebView2 Runtime
  • macOS 10.15+
  • Linux 需安装 webkit2gtk-4.1、libappindicator 等系统依赖

从源码构建的环境要求见开发指南。

使用文档

快速上手

  1. 启动 Melody Hub。
  2. 在「API 供应商」中配置提供商,填写 Base URL、API Key 和模型列表。
  3. 在「模型配置」中查看和管理聚合规则,将多个模型组合为可路由逻辑模型。
  4. 在「设置」中确认本地代理端口、认证令牌、并发数和超时配置。
  5. 在其他客户端中把 API Base URL 指向 Melody Hub 本地代理,并使用设置页中的认证令牌。
  6. 如需为 Codex CLI、Claude Code 或 OpenCode 接入本地代理,在「Agent Apps」中选择应用并写入配置。

默认代理地址:

http://127.0.0.1:8080

支持的本地端点

方法 路径 用途
GET /health 本地代理健康检查,无需认证。
GET /v1/models 返回当前可路由的模型。
GET /v1/capabilities 返回协议矩阵、模型能力、目标配置与当前可用性。
POST /v1/chat/completions OpenAI Chat Completions 兼容接口。
POST /v1/responses OpenAI Responses API 兼容接口。
POST /v1/messages Anthropic Messages API 兼容接口。
POST /v1/messages/count_tokens 返回输入 Token 估算值(estimated: true)。
POST /v1/responses/input_tokens 返回输入 Token 估算值(estimated: true)。
* /v1/images/* 图像 API 透传。
* /v1/audio/* 语音 API 透传。
* /v1/files/* 文件 API 透传。
* /v1/batches/* Batch API 透传。

图像、语音、文件和 Batch 等无统一模型字段的请求,可通过 x-melody-provider-id 指定上游;仅配置一个提供商时会自动选择。 这些端点不包含 Embeddings。

转换与降级规则

  • 文本、流式文本、工具定义/选择/调用结果、JSON Schema 结构化输出、图像/文件输入和推理参数通过内部统一表示转换。
  • 工具调用和结构化输出不能无损转换时返回 capability_conversion_error(请求侧为 HTTP 422),不会静默删除字段。
  • 其他协议差异按可表示能力转换;响应会带 x-melody-upstream-protocol,显式目标还会带 x-melody-target-id。
  • 聚合目标可分别设置上游协议、模型名、优先级、权重、超时与重试。 老版本仅含 models 的聚合配置继续按原逻辑工作。

核心概念

概念 说明
Provider 一个上游模型服务,例如 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 或自定义兼容服务。
Model Provider 下的具体模型配置。
Aggregation 聚合规则,把多个模型组合成一个可路由的逻辑模型。
Routing Strategy 聚合规则的选择策略,共 19 种,覆盖优先级、负载均衡、成本/配额、智能路由和多模型编排。详见路由策略说明。
Proxy Auth Token Melody Hub 本地代理的 Bearer Token,用于防止未授权访问。

路由策略文档

每种策略都有独立说明,包括选择逻辑、缺失元数据时的回退、故障转移行为和适用场景:

打开 19 种路由策略说明与索引

主要配置

配置项一览
名称 默认值 说明
host 127.0.0.1 本地代理绑定地址。
port 8080 本地代理监听端口。
autoStart true 启动应用后是否自动启动代理服务。
maxConcurrency 20 最大并发请求数。
apiTimeout 60 上游请求超时时间,单位为秒。
authToken 首次启动生成 访问代理接口需要使用的 Bearer Token。
proxyEnabled false 是否为上游请求启用网络代理。
rateLimit 0 每分钟请求限制;0 表示不限制。
maxRetries 0 上游请求失败后的最大重试次数。
logRetentionDays 30 本地请求日志保留天数。

开发指南

环境要求

  • Node.js ^20.19.0 || >=22.12.0
  • pnpm >= 9
  • Rust stable >= 1.77,建议通过 rustup 安装
  • macOS 需安装 Xcode Command Line Tools
  • Linux 需安装 Tauri 系统依赖(webkit2gtk-4.1、libappindicator 等)

从源码运行

git clone https://github.com/Lhy723/MelodyHub.git
cd MelodyHub

pnpm install
pnpm tauri dev

构建安装包

pnpm tauri build

构建产物位于 src-tauri/target/release/bundle/。

数据与安全

  • 本地代理默认绑定 127.0.0.1,不会暴露到局域网。
  • /health 不需要认证,其它代理接口需要 Authorization: Bearer <token>。
  • API Key 会加密写入 Tauri app data 目录。
  • 请求记录以 JSONL 形式滚动持久化,导出前会先 flush 内存记录。
  • 上游错误响应会做截断,避免过长错误信息直接进入界面。

应用数据目录:

平台 路径
Windows %APPDATA%/com.melody-hub.app/melody-hub/
macOS ~/Library/Application Support/com.melody-hub.app/melody-hub/
Linux ~/.local/share/com.melody-hub.app/melody-hub/

Changelog

完整版本记录请查看 CHANGELOG.md。

许可证

本项目使用 MIT License。

Built with Tauri, React and Rust by Lhy723

About

一个本地 LLM 路由转发工具

Resources

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Forks

Releases

Contributors

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