Kiro 代理路由 liujiesmart/dsh-kiro-proxy

dsh-kiro-proxy

把 Kiro（AWS CodeWhisperer / Amazon Q）接入 DeepSeek Harness，作为一条服务商路由；同时在同一账号前面加一层反向代理，兼容 OpenAI 和 Anthropic 协议。

不用 API key，也不用手工改 cordis.yml：装好插件包，kiro-proxy 路由就出现了。如果这台机器上的 Kiro IDE 或 Kiro CLI 已经登录，装完就能直接聊天。

这是独立集成，与 AWS 没有隶属关系，也未获其背书。Kiro 是 Amazon 的商标，详见 NOTICE.md。

安装

dsh plugin --profile <profile> add github:liujiesmart/dsh-kiro-proxy
dsh --profile <profile>

也可以让 Harness 插件管理器指向本目录的本地检出（本地安装是链接，改完重载即生效）。

功能

1. 服务商路由 kiro-proxy —— 在会话里选一个 Kiro 模型，这一轮就直接从 Kiro 流式返回：文本、带外推理、工具调用、token 计量。
2. 反向代理 —— POST /v1/chat/completions（OpenAI）、POST /v1/messages（Anthropic）、GET /v1/models，任何说这几种协议的 CLI 都能连到同一个 Kiro 账号。
3. 设置 → Kiro Proxy —— 先是用量，然后是账号、模型白名单、代理 URL/key、连接设置。

凭据

没有内置任何凭据。优先级如下：

1. 本插件保存的账号（$DSH_HOME/storages/kiro-proxy/accounts.json）
2. Kiro IDE / CLI 已经登录的凭据（~/.aws/sso/cache/kiro-auth-token.json）

Kiro 自己的文件只读不写；刷新后的 Kiro token 留在内存里。本插件写出的文件权限为 0600。

在 设置 → Kiro Proxy → 连接 里添加账号，共七种方式：

| 方式 | 会发生什么 |
| AWS Builder ID | AWS OIDC 设备码；打开链接，输入验证码，批准 |
| IAM Identity Center | 同一套设备码，走你自己的实例：需要门户 URL（https://<org>.awsapps.com/start）和它所在的区域 |
| Google / GitHub | Kiro 自己的社交登录设备码，在 app.kiro.dev 上批准 |
| Refresh token | 粘贴 token，本地校验；通过 Kiro 的认证服务刷新 |
| API key | 粘贴 ksk_ key；随 TokenType: API_KEY 发送 |
| External IdP | 粘贴 Microsoft Entra / 外部 IdP 的 JSON；在它自己的端点刷新 |

OIDC 注册里带的是 Kiro 自己的 Identity Center issuer。少了它，AWS 门户会对设备码回一句「We could not verify your sign-in credentials」——这是固定值，不是你的 start URL。

| authMethod | 刷新端点 | 聊天接口 |
| builder-id | oidc.<region>.amazonaws.com/token + 设备注册 | q.<region>.amazonaws.com |
| idc | 同上，走 Identity Center 实例所在区域 | codewhisperer.<region>.amazonaws.com，区域取自发现的 profile ARN |
| google / github / social | prod.us-east-1.auth.desktop.kiro.dev/refreshToken | q.<region>.amazonaws.com |
| imported | 同上 | q.<region>.amazonaws.com |
| api_key | 不刷新 | q.<region>.amazonaws.com + TokenType: API_KEY |
| external_idp | 用自己的 token 端点 | codewhisperer.<region>.amazonaws.com + TokenType: EXTERNAL_IDP |

在 Harness 之外使用

设置页会显示 base URL 和生成的代理密钥：

OpenAI-compatible
curl http://127.0.0.1:PORT/v1/chat/completions \
-H "authorization: Bearer kr-xxxx" -H 'content-type: application/json' \
-d '{"model":"claude-sonnet-4.5","stream":true,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

Anthropic-compatible (Claude Code and friends)
ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:PORT ANTHROPIC_API_KEY=kr-xxxx claude

默认不校验密钥（代理只监听回环地址）。要把 Harness 暴露到回环之外，先设置 requireProxyKey: true。

配置

Settings → Kiro Proxy 会写入 $DSH_HOME/storages/kiro-proxy/settings.json。配置档中的行优先于页面设置，所以部署时可以固定取值：

- id: kiro-proxy
config:
proxyUrl: http://127.0.0.1:1082
region: us-east-1
profileArn: arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...:profile/...
maxContextWindow: 300000
enabledModels: [claude-sonnet-4.5, glm-5]
requireProxyKey: true
fallbackOnEmpty: true
fallbackModels: [claude-sonnet-4.5, glm-5]
maxConcurrency: 2
retryAttempts: 3
maxRequestChars: 320000

| 字段 | 默认值 | 含义 |
| proxyUrl | 直连 | 每个 Kiro 请求的 HTTP(S) CONNECT 出口。Kiro 按出口授权模型系列。 |
| region | token 所在区域 | 选择 q.<region> / codewhisperer.<region>。 |
| profileArn | 账号默认值 | CodeWhisperer 配置档；缺失时用 ListAvailableProfiles 发现。 |
| maxContextWindow | 200000 | 上报给 Harness 的容量。目录宣称 1M，但数据面会返回 Input is too long.，所以上报 1M 会让 Harness 永远不压缩。要调高请谨慎。 |
| enabledModels | 全部 | 过滤模型选择器和 /v1/models。请求已禁用的模型仍然放行。 |
| requireProxyKey | false | 在代理接口上强制校验 kr-… 密钥。 |
| fallbackOnEmpty | true | 模型返回空流时，尝试下一个模型。 |
| fallbackModels | 内置列表 | 该回退的候选顺序；只使用账号目录中存在的 id。 |
| maxConcurrency | 2 | 在途请求上限；其余排队。 |
| retryAttempts | 3 | 跨两个数据面的重试轮数。 |
| maxRequestChars | 320000 | 单个请求的字符预算；丢弃最旧的轮次，裁剪过大的工具结果。 |
| autoContinue | true | 流产生了推理内容但没有任何可见输出时，再发一轮 continue。 |
| maxContinuations | 2 | 这些自动续写的上限。 |

失败语义（实测，非假设）

限流。 Kiro 遇到 Encountered unexpectedly high load… 时，会以三种形式回应：HTTP 429、HTTP 200 里的 :exception-type 帧，或 5xx 响应体。每轮都会同时尝试两个数据面（q. 和 codewhisperer. 各自独立过载），记住哪个数据面可用，并且只在两者都失败时才退避——退避时遵守 x-amzn-kiro-ratelimit-retry-after。流一旦已经输出内容，就绝不重放。

空响应。 Kiro 不发送拒绝文本。对于模型不愿执行的输入，它返回 HTTP 200，只带一个 contextUsageEvent，内容帧为零。哪些模型会这样，取决于模型和提示词两者：

| 行为 | 观察到的模型 |
| 静默拒绝（空流） | claude-opus-5.5、claude-sonnet-5.5、claude-opus-5、gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra |
| 正常回答 | claude-sonnet-4.5、claude-opus-4.7、claude-sonnet-4.6、glm-5、deepseek-3.2、minimax-m2.5、claude-haiku-4.5、auto、gpt-5.6-luna、claude-opus-4.5、minimax-m2.1 |
| 用固定话术拒绝 | claude-sonnet-5、claude-opus-4.8、claude-opus-4.6、qwen3-coder-next |

因此，空回合会触发回退链，而不是让该回合失败；只有当所有候选都为空时，才报告 CONTENT_FILTERED（不可重试——重发同一提示词会得到同样的空流）。设置页会显示最近一次回退。

截断的回合。 有时流里只带推理内容，然后以 END_TURN/PAUSE_TURN 结束——没有可见内容，也没有工具调用。Kiro 自己的客户端会再发一个 continue 回合来应对，插件也照做（有次数上限，由 autoContinue + maxContinuations 控制），免得用户自己动手输入「继续」。续接以 assistant: understood + human: continue 发送，这样两个用户回合不会合并成一个。

超大请求。 Input is too long. 是 400，响应体只有这一句话，而 198 条历史记录的上限挡不住它：单个回合带上几十条巨大的工具结果，就能把载荷推到数 MB。因此序列化器还强制执行字符预算，优先丢弃最旧的回合对（保持交替结构，孤立的工具结果降级为文本），并把单条工具结果裁剪到 20k 字符（保留头尾，加标记）。

工具调用。 带参数的工具调用到达顺序是 start → 一个 input: "" 帧 → 参数片段 → stop。那个空片段携带工具名，若把它当成第二个 start，同一个 toolUseId 就会产生两个块——下一步重放它们会得到 400 Improperly formed request.。因此块以 toolUseId 为键，并且幂等。另外，纯工具回合里 Kiro 完全不发 metadataEvent——只有四个帧，别无他物。停止原因根据实际发生的情况推导，空参数会规范化为 {}，因为 DSH 和 OpenAI 客户端都会对它们做 JSON.parse。

已验证

离线测试套件，用 npm test 全部跑一遍（tests/run-all.mjs）；除 live- 探测外，其余都不需要凭证或 Host：

wire 110 checks translate 146 checks
adapter 49 checks auth 54 checks
wire events 6 checks retry/backoff 21 checks
model fallback 14 checks request budget 13 checks
auto-continue 12 checks
proxy over HTTP 40 checks host mount 32 checks
post-install 35 checks web UI 78 checks
import integrity 21 checks

对真实 Kiro 账号实测：发现 21 个模型，读取套餐与额度用量，流式文本，原生推理，两轮工具循环（tool-calls → stop），两个代理接口在流式与非流式模式下均可用，模型自动回退（所选模型拒绝的一轮约 5.7 秒），以及 8 MB 规模的历史记录约 7.9 秒内应答，而不是报 Input is too long.。

已知限制

- 图片只在用户轮次有位置；Kiro 的 AssistantResponseMessage 和 ToolResultContentBlock 都没有。工具产出的图片会被提升到携带其结果的用户轮次上。
- temperature / topP / stop 没有可接受的位置（additionalModelRequestFields 是 additionalProperties: false），因此不发送，而不是假装发送。
- tool_choice 在 Kiro 没有对应物，会被忽略。
- 工具名必须匹配 ^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]{0,63}$；其他名字会被重命名，并记录映射。
- SOCKS 代理不支持；只支持 HTTP/HTTPS CONNECT。
- token 计数优先使用服务商上报的值；否则输入按 contextUsagePercentage × context window 计价，输出按发出的字符估算，用量标记为 estimated: true。

目录结构

index.js Host entry: config, adapter registration, web routes
lib/kiro-auth.js credential read / refresh / multi-account store
lib/kiro-transport.js HTTPS with CONNECT-proxy egress
lib/kiro-client.js models, usage, profile ARN, multi-surface streaming
lib/kiro-eventstream.js vnd.amazon.eventstream frame decoder
lib/kiro-serialize.js Harness messages -> wire request (+ size budget)
lib/kiro-openai.js OpenAI <-> Kiro
lib/kiro-anthropic.js Anthropic <-> Kiro
lib/adapter.js DSH LlmAdapter (structurally typed)
lib/web.js reverse proxy + state API
client.js settings page + composer quota chip
docs/CONTRACT.md module contract

许可证

MIT。见 LICENSE 和 NOTICE.md。

中文说明

把 Kiro（AWS CodeWhisperer / Amazon Q）接进 DeepSeek Harness，并在同一份登录态上开一个 OpenAI / Anthropic 双协议反向代理。

不内置 API key、不需要手改 cordis.yml：装完 bundle 就有 kiro-proxy 路由。本机 Kiro IDE 或 Kiro CLI 登录过，装完就能直接对话。

本项目是独立集成，与 AWS 无关；Kiro 是 Amazon 的商标，详见 NOTICE.md。

安装

dsh plugin --profile <profile> add github:liujiesmart/dsh-kiro-proxy
dsh --profile <profile>
或在 Harness 的 Plugin Manager 里安装本目录（本地目录安装是 link，改代码即时生效）。

它做三件事

1. provider 路由 kiro-proxy —— 会话里选 Kiro 的模型，直接流式拿到文本、独立 reasoning、工具调用与 token 计量。
2. 本地反向代理 —— POST /v1/chat/completions（OpenAI）、POST /v1/messages（Anthropic）、 GET /v1/models，任何只会说这两种协议的 CLI 都能用同一个账号。
3. Settings → Kiro Proxy —— 用量卡在最上，之后是账号管理、模型勾选、代理地址与 key、连接配置。

凭据

不内置任何凭据。优先级：

1. 插件自己存的账号（$DSH_HOME/storages/kiro-proxy/accounts.json）
2. 本机 Kiro IDE / CLI 已登录的 ~/.aws/sso/cache/kiro-auth-token.json

Kiro 自己的文件只读不写；刷新出来的 token 只留在内存里。插件写出的文件是 0600。

Settings → Kiro Proxy → 连接 提供七种登录方式：

| 方式 | 过程 |
| AWS Builder ID | AWS OIDC 设备码：打开链接、输入验证码、批准 |
| IAM 身份中心 | 同样的设备码，但打到你的实例：需要门户 URL（https://<org>.awsapps.com/start）与实例区域 |
| Google / GitHub | Kiro 自己的社交设备码，在 app.kiro.dev 上确认 |
| Refresh token | 粘贴 token，本地校验；后续走 Kiro 的刷新服务 |
| API Key | 粘贴 ksk_ 开头的 key；请求带 TokenType: API_KEY |
| External IdP | 粘贴 Microsoft Entra / 外部 IdP 的 JSON；在它自己的端点刷新 |

OIDC 注册固定带 Kiro 自己的身份中心 issuer。少了它，AWS 门户会对设备码回「无法验证您的登录凭证」—— 那是固定值，不是你的起始 URL。

| authMethod | 刷新端点 | chat surface |
| builder-id | oidc.<region>.amazonaws.com/token + 设备注册 | q.<region>.amazonaws.com |
| idc | 同上，打到身份中心实例所在区域 | codewhisperer.<region>.amazonaws.com，区域取自查到的 profile ARN |
| google / github / social | prod.us-east-1.auth.desktop.kiro.dev/refreshToken | q.<region>.amazonaws.com |
| imported | 同上 | q.<region>.amazonaws.com |
| api_key | 不刷新 | q.<region>.amazonaws.com + TokenType: API_KEY |
| external_idp | 自己的 token endpoint | codewhisperer.<region>.amazonaws.com + TokenType: EXTERNAL_IDP |

在 Harness 之外使用

设置页会给出 base URL 与生成的 key：

OpenAI 兼容
curl http://127.0.0.1:PORT/v1/chat/completions \
-H "authorization: Bearer kr-xxxx" -H 'content-type: application/json' \
-d '{"model":"claude-sonnet-4.5","stream":true,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

Anthropic 兼容（Claude Code 等）
ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:PORT ANTHROPIC_API_KEY=kr-xxxx claude

默认不校验 key（只监听本机）。把 Harness 暴露到非 loopback 之前，先打开 requireProxyKey: true。

配置

Settings → Kiro Proxy 写入 $DSH_HOME/storages/kiro-proxy/settings.json；profile 的 row 优先级更高，所以部署可以钉住配置：

- id: kiro-proxy
config:
proxyUrl: http://127.0.0.1:1082
region: us-east-1
profileArn: arn:aws:codewhisperer:us-east-1:...:profile/...
maxContextWindow: 300000
enabledModels: [claude-sonnet-4.5, glm-5]
requireProxyKey: true
fallbackOnEmpty: true
fallbackModels: [claude-sonnet-4.5, glm-5]
maxConcurrency: 2
retryAttempts: 3
maxRequestChars: 320000

| 字段 | 默认 | 说明 |
| proxyUrl | 直连 | 每个 Kiro 请求的 HTTP(S) CONNECT 出口；Kiro 按出口授权模型族。 |
| region | token 里的 region | 选 q.<region> / codewhisperer.<region>。 |
| profileArn | 账号默认 | 缺省时用 ListAvailableProfiles 自己发现。 |
| maxContextWindow | 200000 | 上报给 Harness 的上下文容量。目录里报 1M，但数据面对长报文回 Input is too long.，报满 1M 等于让 Harness 永不压缩；要放开请显式配置。 |
| enabledModels | 全部 | 同时过滤模型选择器与 /v1/models；请求被禁用的模型仍然放行。 |
| requireProxyKey | false | 反代是否强制校验 kr-… key。 |
| fallbackOnEmpty | true | 模型回空流时是否换下一个模型。 |
| fallbackModels | 内置表 | 换模型的候选顺序；只在账号目录里存在的才用。 |
| maxConcurrency | 2 | 同时在飞的请求数，其余排队。 |
| retryAttempts | 3 | 跨两个数据面的重试轮数。 |
| maxRequestChars | 320000 | 单次请求的字符预算；超出时先丢最旧的整轮，再裁剪超长工具结果。 |
| autoContinue | true | 只有 reasoning、没有可见内容时，自动再发一轮 continue。 |
| maxContinuations | 2 | 自动续写的次数上限。 |

失败语义（全部来自实测）

节流。 Kiro 会用三种形态回 Encountered unexpectedly high load…：HTTP 429、HTTP 200 里的 :exception-type 帧、或 5xx body。每一轮都会把两个数据面都试一遍（q. 与 codewhisperer. 独立过载），记住能用的那个面；只有两个面都失败才按 x-amzn-kiro-ratelimit-retry-after 退避。
已经吐给调用方的流绝不重放。

空响应。 Kiro 不返回拒绝文本：对不愿执行的输入，它回 HTTP 200 + 单个 contextUsageEvent，零内容帧。哪些模型会这样，既看模型也看提示词：

| 行为 | 实测模型 |
| 静默拒答（空流） | claude-opus-5.5、claude-sonnet-5.5、claude-opus-5、gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra |
| 正常作答 | claude-sonnet-4.5、claude-opus-4.7、claude-sonnet-4.6、glm-5、deepseek-3.2、minimax-m2.5、claude-haiku-4.5、auto、gpt-5.6-luna、claude-opus-4.5、minimax-m2.1 |
| 作答但内容是固定拒绝句 | claude-sonnet-5、claude-opus-4.8、claude-opus-4.6、qwen3-coder-next |

所以空回合会触发换模型，而不是判死整轮；只有所有候选都空才报 CONTENT_FILTERED （不可重试——同一份提示词重发还是空流）。设置页会显示最近一次自动换模型。

回合被截断。 有时一条流只有 reasoning，然后以 END_TURN/PAUSE_TURN 收尾 —— 没有可见正文、也没有工具调用。Kiro 自己的客户端对这种情况会补一轮 continue，插件照做（有上限，autoContinue + maxContinuations），而不是让你手动输入"继续"。续写按 assistant: understood + human: continue 发，避免两条 user 轮被合并成一条。

超长请求。 Input is too long. 是一个只有这句话的 400，而 198 条历史上限管不住它：一个回合里几十条巨型工具结果就能把报文推到几 MB。所以序列化器还按字符兜底——先丢最旧的整轮（保持交替，悬空的工具结果降级为文本），再把单条工具结果裁到 2 万字符（保留头尾并加标记）。

工具调用。 带参数的工具调用在线上是 开始 → 一帧 input: "" → 参数增量 → stop。那一帧空片段带着工具名，若被当成"又一次开始"就会给同一个 toolUseId 产出两个块 —— 下一步回灌时服务端回 400 Improperly formed request.。所以工具块按 toolUseId 幂等。另外，只调工具、没有正文的回合完全不发 metadataEvent （整条流四帧）。所以结束原因是按"究竟发生了什么"推导的；空参数会补成 {}，因为 DSH 与 OpenAI 客户端都会对它做 JSON.parse。

验证

离线套件（npm test 一次跑完；除 live- 探针外都不需要凭据，也不需要 Host）：

wire 110 项 translate 146 项 adapter 49 项 auth 54 项 wire events 6 项 retry/backoff 21 项 model fallback 14 项 request budget 13 项 auto-continue 12 项 proxy over HTTP 40 项 host mount 32 项 post-install 35 项 web UI 78 项 import integrity 21 项

真实账号上验证过：21 个模型发现、计划与额度读取、流式文本、原生 reasoning、两轮工具循环（tool-calls → stop）、OpenAI 与 Anthropic 两个面的流式与非流式、自动换模型（被拒的那一轮约 5.7s 拿到回答）、以及 8MB 形状的历史在约 7.9s 内正常作答而不是 Input is too long.。

已知边界

- 图片只在 user 轮有座位；AssistantResponseMessage 与 ToolResultContentBlock 都没有。
工具产出的图片会被提升到承载结果的 user 轮。
- temperature / topP / stop 没有合法位置（additionalModelRequestFields 是 additionalProperties: false），所以不发，而不是假装发过。
- tool_choice 没有对应字段，忽略。
- 工具名必须匹配 ^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]{0,63}$，否则改名并记录映射。
- SOCKS 代理不支持，只支持 HTTP/HTTPS CONNECT。
- token 计数优先用服务商上报值；缺失时输入侧按 contextUsagePercentage × 上下文窗口 定价、输出侧按字符数估算，并标 estimated: true。

目录

index.js Host 入口：配置、注册 adapter、挂 web 路由 lib/kiro-auth.js 凭据读取 / 刷新 / 多账号 lib/kiro-transport.js HTTPS + CONNECT 代理 lib/kiro-client.js 模型、用量、profile ARN、多数据面流 lib/kiro-eventstream.js vnd.amazon.eventstream 帧解码 lib/kiro-serialize.js Harness 消息 -> wire 请求（含体积预算）
lib/kiro-openai.js OpenAI <-> Kiro
lib/kiro-anthropic.js Anthropic <-> Kiro
lib/adapter.js DSH LlmAdapter（结构化类型） lib/web.js 反代 + 状态 API client.js 设置页 + 输入区额度徽标 docs/CONTRACT.md 模块契约

许可

MIT。详见 LICENSE 与 NOTICE.md。