[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-4457":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":16,"stars7d":17,"stars30d":18,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":19,"compositeScore":20,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":21,"archived":22,"fork":22,"defaultBranch":23,"hasWiki":24,"hasPages":22,"topics":25,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":26,"readmeContent":27,"aiSummary":28,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":16,"lastSyncTime":29,"discoverSource":30},4457,"cursor-deepseek-v4-proxy","wustghj\u002Fcursor-deepseek-v4-proxy","wustghj","解决 Cursor 使用 DeepSeek V4 模型时的 `reasoning_content must be passed back` 错误",null,"Python",126,11,1,3,0,2,8,64,6,57.64,"MIT License",false,"main",true,[],"2026-06-12 04:00:22","# 🧠 Cursor DeepSeek V4 Proxy\n\n> **一键修复 Cursor 使用 DeepSeek V4 时的 `reasoning_content` 错误，告别 `Rate limit exceeded`，让 AI Agent 模式稳定运行。**\n\n[![GitHub stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002F你的用户名\u002Fcursor-deepseek-v4-proxy?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F你的用户名\u002Fcursor-deepseek-v4-proxy)\n[![License: MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT)\n\n---\n\n## 📌 你能用这个项目解决什么问题？\n\n如果你在 Cursor 中调用 DeepSeek V4（Pro \u002F Flash）时，频繁遇到下面任意一种错误：\n\n* `Provider returned error: The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API.`\n* `User API Key Rate limit exceeded`（明明配额还剩很多却报错）\n* `AI Model Not Found: deepseek-v4-pro`（后台任务报模型名无效）\n* 聊天第一轮正常，第二轮就开始报错、中断\n\n**不用再折腾了，跟着本指南走 5 分钟就能彻底解决。**\n\n> ⚠️  **2026-05-14 修复**：纯文本模型现已自动过滤图片，解决 502 错误。详见 [更新日志](#changelog)\n\n---\n\n## ✨ 核心功能\n\n* ✅ **自动缓存 & 回传思维链**：再也不会因为 `reasoning_content` 缺失而报错。\n* ✅ **智能限流**：内置令牌桶，防止突发的并发请求打满免费额度。\n* ✅ **支持流式输出**：不影响 Cursor 的打字机渲染效果。\n* ✅ **一键启动脚本**：Windows \u002F macOS \u002F Linux 通用，双击即可运行。\n* ✅ **透明日志**：终端会实时显示请求状态，方便排错。\n* ✅ **零侵入**：不需要修改 Cursor 程序文件，只改一个 Base URL。\n\n---\n\n## 🖥️ 适用环境\n\n| 操作系统 | 支持情况 |\n| :--- | :--- |\n| **Windows 10 \u002F 11** | ✅ 支持 |\n| **macOS** | ✅ 支持 |\n| **Linux** | ✅ 支持 |\n\n> **唯一要求**：安装 **Python 3.8** 或更高版本（安装时请务必勾选 `Add Python to PATH`）。\n\n---\n\n## 🚀 超详细三步上手（小白专用）\n\n### 第一步：下载项目并安装依赖\n\n1.  下载本项目仓库的 ZIP 包，解压到本地（**路径请勿包含中文**）。\n2.  进入解压后的文件夹，在文件夹地址栏输入 `cmd` 并回车，打开命令行窗口。\n3.  执行以下命令安装依赖：\n    ```bash\n    pip install -r requirements.txt\n    ```\n    *若提示 `pip不是内部命令`，请重新安装 Python 并勾选 `Add to PATH`。*\n\n### 第二步：启动本地代理 + 隧道\n\n你需要一个隧道来生成公网地址（Cursor 限制访问 localhost）。\n\n#### 🪟 Windows 用户\n1.  确保文件夹内有 `cloudflared-windows-amd64.exe`（若无，请前往 [Cloudflare 官网](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcloudflare\u002Fcloudflared\u002Freleases) 下载）。\n2.  双击运行 **`start_proxy.bat`**。\n3.  会弹出两个窗口。在**隧道窗口**中，找到一串 `https:\u002F\u002Fxxx.trycloudflare.com` 的地址并**复制**。\n\n#### 🍎 macOS \u002F Linux 用户\n1.  在终端中进入项目目录，运行：\n    ```bash\n    bash start_proxy.sh\n    ```\n2.  稍等片刻，复制终端输出的 `https:\u002F\u002Fxxx.trycloudflare.com` 地址。\n\n> ⚠️ **注意**：窗口不能关闭。隧道地址每次重启会变化，只要不关窗口就一直有效。\n\n### 第三步：配置 Cursor\n\n1.  打开 Cursor 设置：按 `Ctrl+Shift+P` → 输入 `Cursor Settings`。\n2.  进入 **Models** 选项卡。\n3.  在 **\"Override OpenAI Base URL\"** 中，粘贴刚才复制的地址，并**在末尾加上 `\u002Fv1`**：\n    * 例如：`https:\u002F\u002Fxxxxxx.trycloudflare.com\u002Fv1`\n4.  在 API Key 处填入你的 **DeepSeek API Key**。\n5.  **彻底退出并重启 Cursor**。\n\n---\n\n## 🛡️ 修复 \"Model name not valid\" 错误\n\n如果在执行 Apply 或后台任务时报错，请按以下步骤操作：\n\n1.  按 `Ctrl+Shift+P`，输入 `Preferences: Open User Settings (JSON)` 并回车。\n2.  在 JSON 的大括号 `{}` 内添加如下配置：\n    ```json\n    \"cursor.models\": {\n        \"deepseek-v4-pro\": {\n            \"provider\": \"openai\",\n            \"apiBase\": \"[https:\u002F\u002F你的隧道地址.trycloudflare.com\u002Fv1](https:\u002F\u002F你的隧道地址.trycloudflare.com\u002Fv1)\",\n            \"apiKey\": \"你的DeepSeek API Key\"\n        }\n    }\n    ```\n3.  保存并重启 Cursor。\n\n---\n\n## ❓ 常见问题 (FAQ)\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🔁 隧道地址变了怎么办？\u003C\u002Fsummary>\n每次重启脚本都会生成新地址。你只需重新获取并更新到 Cursor 的 Base URL 即可。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>💸 还是提示 Rate limit exceeded？\u003C\u002Fsummary>\nDeepSeek 免费层级频率极低。你可以编辑 `proxy.py`，将 `TokenBucket(rate=5\u002F60.0, capacity=5)` 中的 `5` 调小（如 `3`），强制降低请求频率。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🚫 必须用隧道吗？能不能连 localhost？\u003C\u002Fsummary>\nCursor 出于安全原因禁止直接连接 `localhost`。Cloudflare Tunnel 是目前最简单、免费且无需注册的穿透方案。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🧪 代理会影响模型智商吗？\u003C\u002Fsummary>\n在 99% 的场景下无感知。代理仅是在模型“忘记”回传思维链时进行自动补全，确保对话不中断。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>🧪 为什么只有 200k context，不是 1M？\u003C\u002Fsummary>\n这是 Cursor 的默认限制，不是代理问题。\n\nCursor 默认使用 200k context window。\n如需启用模型支持的 1M context，需要在 Cursor Chat 中开启 `Max Mode`。\n路径：\nChat -> Model Selector -> Max Mode\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## ⚙️ 高级自定义\n\n* **更换上游**：修改 `proxy.py` 中的 `UPSTREAM_URL`。\n* **固定域名**：如果你有自己的域名，可以配置 Cloudflare 命名隧道（Persistent Tunnel）。\n\n\u003Ca name=\"changelog\">\u003C\u002Fa>\n## 🆕 更新日志\n\n### 2026-05-14：纯文本模型图片兼容修复\n\n**修复内容**\n当 Cursor 等客户端向 `deepseek-v4-pro`（纯文本模型）发送包含图片的消息时，代理层现在会自动过滤掉 `image_url` 内容块，仅保留文本部分。如果某条消息全部为图片（无文本），则替换为提示文本，避免模型收到空消息。\n此修复解决了 DeepSeek API 返回 `\"unknown variant image_url, expected text\"` 导致的 502 错误。\n\n**额外改进**\n\n- 统一上游错误返回格式，客户端将收到结构化的 JSON 错误（而非原始报错或空白页）。\n- 图片兼容逻辑对推理缓存 (`reasoning_content`) 无影响，历史消息处理保持正常。\n\n------\n\n### 致谢\n\n感谢 [@BG-ah](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBG-ah) 在 Issue [#4](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwustghj\u002Fcursor-deepseek-v4-proxy\u002Fissues\u002F4) 中反馈速率限制问题，以及 [@CH-nolyn](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCH-nolyn) 的参与讨论。你们的反馈直接推动了本次兼容性修复，让代理在纯文本模型下运行得更稳定。\n\n------\n\n> 💡 **提示**：如果你需要让模型真正理解图片内容，请将请求中的 `model` 字段改为支持多模态的 `deepseek-chat`，并确保你的 DeepSeek 账户已开通相应权限。\n\n","该项目旨在解决Cursor使用DeepSeek V4模型时遇到的`reasoning_content must be passed back`错误，确保AI Agent模式稳定运行。核心功能包括自动缓存并回传思维链以避免因缺失`reasoning_content`而报错、智能限流防止突发请求消耗完免费额度、支持流式输出保证Cursor打字机渲染效果等。此外，项目提供了一键启动脚本，适用于Windows 10\u002F11、macOS及Linux环境，且只需安装Python 3.8或更高版本即可轻松部署。特别适合于需要频繁调用DeepSeek V4模型但受制于API限制或特定错误影响的开发者和用户使用。","2026-06-11 02:59:52","CREATED_QUERY"]