Command Code OpenAI Bridge

Command Code OpenAI Bridge 是一个仅在本机运行的 OpenAI 兼容服务。它把 Chat Completions/Responses 文本、受限图片与纯文本文件输入及 function calling 决策转交给 Command Code CLI 执行。

默认 API 地址：http://127.0.0.1:18000/v1

工作方式

每个请求都会启动一个独立的 Command Code headless agent：

接收并校验 OpenAI Chat Completions 请求。
保留消息的角色、顺序和完整文本，将会话历史通过 stdin 传给 Command Code；附件经校验后写入请求专用临时文件并以 @path 交给真实 read_file。
在启动服务的终端中显示模型状态、turn、工具调用、工具结果、stderr、最终回答和耗时。
从 Command Code 的 NDJSON 结构化结果中提取 finalText。
把最终回复、外部 function tool calls 和可用的 token usage 返回给 API 客户端。

服务不保存跨请求会话。每次调用都使用 --no-session，对话历史由客户端维护并在请求中完整提供。

主要能力

提供 GET /health、GET /v1/models 和 POST /v1/chat/completions。
支持字符串形式的 content 和 OpenAI 文本 part 数组。
Chat 支持图片 data URL；Responses 还支持 UTF-8 input_file.file_data。远程 URL、本地路径、PDF 和其他二进制拒绝。
Chat Completions 支持标准 function tools、工具选择、assistant tool calls 和 tool 结果消息；工具由客户端执行。
接受 stream: true；普通 Chat 实时转发文本 delta，function calling 在完整决策校验后发送工具调用 SSE。
支持中文、Unicode、Markdown、代码块和较长文本。
模型名称通过 YAML 配置映射到实际 Command Code 模型。
请求内容通过 stdin 传输，不受命令行参数长度限制。
可配置同时运行的 Command Code 请求数；其余请求进入共享的有限 FIFO 队列，队列已满时返回 HTTP 429。
客户端断开、请求取消、总超时和 Ctrl+C 会终止当前子进程组。
单次 Command Code 失败后，HTTP 服务可继续处理后续请求。
Authorization 请求头会被忽略，服务强制绑定 127.0.0.1。

普通 Chat SSE 实时转发 Command Code 文本 delta；function calling 会等待完整决策通过 JSON 与参数 Schema 校验后发送 tool_calls。图片只接受 PNG/JPEG/GIF/WebP base64 data URL，并要求模型映射显式声明 supports_image_input: true。文件只接受 Responses UTF-8 file_data。音频、视频、PDF/Office、任意二进制、Computer Use、托管工具和服务端 Chat 会话均未实现。

技术实现

Node.js 22+
TypeScript
Fastify
Zod
YAML
Command Code CLI 官方 headless 模式：-p --output-format json

项目使用普通子进程读取 Command Code 的 NDJSON 事件。终端输出由本项目渲染，可显示主要运行事件，但不包含 Command Code 原始 Ink TUI、动画和键盘交互。启用 dangerously_skip_permissions 时会向 CLI 传入 --yolo，只应在可信工作目录中使用。

项目结构

src/
├── index.ts         # 程序入口、服务启动和信号处理
├── server.ts        # HTTP 路由、共享并发协调和错误处理
├── openai.ts        # 请求校验、消息转换和响应生成
├── attachments.ts   # data URL/base64 校验、临时文件和清理
├── command-code.ts  # CLI 检查、子进程管理和最终结果提取
├── tool-calling.ts  # 外部 function calling 决策解析与参数校验
├── renderer.ts      # Command Code 事件的终端显示
└── config.ts        # YAML 配置读取与校验

scripts/
├── install.sh       # 安装依赖并构建项目
└── start.sh         # 启动服务

examples/
├── python_client.py # OpenAI Python SDK 示例
├── node_client.mjs  # OpenAI Node.js SDK 示例
└── opencode.json    # OpenCode provider 与模型模态示例

快速开始

./scripts/install.sh
command-code login
command-code status --json
./scripts/start.sh

默认配置位于 config.yaml，配置示例位于 config.example.yaml。常用配置包括监听端口、Command Code 可执行文件、工作目录、总超时、请求体上限、等待队列上限、最大 turn 数、权限模式和模型映射。

调用示例：

curl http://127.0.0.1:18000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "command-default",
    "messages": [{"role": "user", "content": "用一句话解释递归。"}],
    "stream": false
  }'

更完整的安装、配置、接口说明、运行行为、检查结果和已知限制见 README.md。

GitNexus — Code Intelligence

This project is indexed by GitNexus as command-code-openai-bridge (461 symbols, 1291 relationships, 29 execution flows). Use the GitNexus MCP tools to understand code, assess impact, and navigate safely.

Index stale? Run node .gitnexus/run.cjs analyze from the project root — it auto-selects an available runner. No .gitnexus/run.cjs yet? npx gitnexus analyze (npm 11 crash → npm i -g gitnexus; #1939).

Always Do

MUST run impact analysis before editing any symbol. Before modifying a function, class, or method, run impact({target: "symbolName", direction: "upstream"}) and report the blast radius (direct callers, affected processes, risk level) to the user.
MUST run detect_changes() before committing to verify your changes only affect expected symbols and execution flows. For regression review, compare against the default branch: detect_changes({scope: "compare", base_ref: "main"}).
MUST warn the user if impact analysis returns HIGH or CRITICAL risk before proceeding with edits.
When exploring unfamiliar code, use query({search_query: "concept"}) to find execution flows instead of grepping. It returns process-grouped results ranked by relevance.
When you need full context on a specific symbol — callers, callees, which execution flows it participates in — use context({name: "symbolName"}).
For security review, explain({target: "fileOrSymbol"}) lists taint findings (source→sink flows; needs analyze --pdg).

Never Do

NEVER edit a function, class, or method without first running impact on it.
NEVER ignore HIGH or CRITICAL risk warnings from impact analysis.
NEVER rename symbols with find-and-replace — use rename which understands the call graph.
NEVER commit changes without running detect_changes() to check affected scope.

Resources

Resource	Use for
`gitnexus://repo/command-code-openai-bridge/context`	Codebase overview, check index freshness
`gitnexus://repo/command-code-openai-bridge/clusters`	All functional areas
`gitnexus://repo/command-code-openai-bridge/processes`	All execution flows
`gitnexus://repo/command-code-openai-bridge/process/{name}`	Step-by-step execution trace

CLI

Task	Read this skill file
Understand architecture / "How does X work?"	`.claude/skills/gitnexus/gitnexus-exploring/SKILL.md`
Blast radius / "What breaks if I change X?"	`.claude/skills/gitnexus/gitnexus-impact-analysis/SKILL.md`
Trace bugs / "Why is X failing?"	`.claude/skills/gitnexus/gitnexus-debugging/SKILL.md`
Rename / extract / split / refactor	`.claude/skills/gitnexus/gitnexus-refactoring/SKILL.md`
Tools, resources, schema reference	`.claude/skills/gitnexus/gitnexus-guide/SKILL.md`
Index, status, clean, wiki CLI commands	`.claude/skills/gitnexus/gitnexus-cli/SKILL.md`

7.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape