如何优雅的使用 Raycast Pro Ai 功能-软件|windows|android|mac|破解|crackMacfun-A very interesting site

有api key（https://bigaipro.com）的情况下可以免费使用raycast ai功能。

1.生成ssl证书

原仓库使用的是python还要安装mitm库太麻烦，我提供一个openssl脚本

bash -c "$(curl -fsSL https://gist.githubusercontent.com/zzerding/f484593266045e59d9d505a62439c4d8/raw)" -- -d backend.raycast.com -o cert --ca-name zzerd.com

返回结果

backend.raycast.com.cert.pem  backend.raycast.com.key.pem  ca.cert.pem

2.系统信任自定义证书

第一个办法是直接双击ca.cert.pem在钥匙串里导入。找到导入的证书双击把信任列表使用此证书时： 改为始终信任。
第二个办法是直接shell运行：

sudo security add-trusted-cert -d -p ssl -p basic -k /Library/Keychains/System.keychain cert/ca.cert.pem

这里提供一个删除证书命令,这个zzerd.com是证书名称，上面的生成证书的脚本可以通过--ca-name参数设置。

sudo security delete-certificate -c "zzerd.com"

3.定义.env

# .env file

# use deeplx 
#TRANSLATION_MODEL=deeplx
#DEEPLX_API_TOKEN=<your deeplx api key>
#DEEPLX_BASE_URL=<your deeplx hosted url>

OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
OPENAI_BASE_URL=http://192.168.1.243:4000
GOOGLE_API_KEY=AIxxx
CERT_FILE=/cert/backend.raycast.com.cert.pem
CERT_KEY=/cert/backend.raycast.com.key.pem
#other domel
#GOOGLE_API_KEY=xxx
#ANTHROPIC_API_KEY=xxx

4.运行docker

我魔改的镜像支持deelx和返回 openai /v1/model 列表到rasycast。
未修改的版本在这 5

!!!注意如果是自定义openai 接口请确认/v1/model能返回模型列表。

docker run

docker run --rm -it\
    --env-file .env \
    -p 443:443 \
    --dns 1.1.1.1 \
    -v $PWD/cert/:/cert \
    registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/zzerd/raycast-api-proxy

再给一个docker copose 示例

services:
 raycast-api-proxy:
   image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/zzerd/raycast-api-proxy:latest
   ports:
     - "443:443"
   dns:
     - 1.1.1.1
   env_file:
     - ./env
   volumes:
     - ./cert/:/cert
     - ./log/:/var/log/raycast
   restart: "always"

5.修改DNS

所有目的都是让 backend.raycast.com的dns指向部署的ip.有以下几种办法

修改host

192.168.5.243   backend.raycast.com

surget 参考activation script 3
自建dns 了解的不多自行上网查询操作

6.如何测试

1.确定dns修改成功 ping backend.raycast.com dig backend.raycast.com查看ip是否是布署docker的地址，我试过本地127.0.0.1有bug 可能跟我的dns设置有关，可以布署到其它小鸡或者局网nas等小主机上-
2.浏览器打开https://backend.raycast.com/api/v1/ai/models 看看是否是自定义的模型列表，docker log是否有输出
3.不成功可以查看docker 日志并调试