轻量、灵活、易上手的剪映/CapCutAPI工具，构建全自动化视频剪辑/混剪流水线。

Lightweight, flexible, and easy-to-use CapCut API tool for building fully automated video editing pipelines.

Try It: https://www.capcutapi.top

👏👏👏👏 庆祝github 600星，送出价值6000点不记名云渲染券：17740F41-5ECB-44B1-AAAE-1C458A0EFF43

如果您在本地Windows机器上访问服务，请注意：

• ❌ 错误访问方式: localhost:9000 或 127.0.0.1:9000
• ✅ 正确访问方式: http://8.148.70.18:9000

原因说明: 服务部署在远程Linux服务器上，localhost指向的是您本地机器，而不是服务器。

正确的访问地址:

• 🏠 主页: http://8.148.70.18:9000
• 📊 草稿管理: http://8.148.70.18:9000/api/drafts/dashboard
• 🎬 草稿预览: http://8.148.70.18:9000/draft/preview/[草稿ID]

经过深入的代码分析，CapCutAPI项目展现出以下优秀的设计特点：

• 🎯 分层架构清晰: API层、业务逻辑层、数据存储层职责分明
• 🔄 缓存机制完善: LRU算法管理草稿对象，提升性能
• ☁️ 云存储集成: 企业级OSS集成，支持V4签名和CDN加速
• 🌐 跨平台兼容: Windows/Linux/macOS路径智能适配
• 📱 用户体验优秀: 响应式Web界面，交互式草稿预览
• 🔧 功能完整: 30+API端点，覆盖视频编辑全流程

• 并发处理: 素材下载采用线程池并发处理
• 智能路径: 自动识别客户端操作系统，适配本地路径
• 实时监控: 草稿状态实时查询和长轮询支持
• 批量操作: 支持多草稿批量下载和管理
• MCP集成: 企业级MCP Bridge服务，支持AI工具集成

1. 代码重复清理: 移除重复的import语句和冗余代码
2. 安全性增强: 移除配置文件中的硬编码密钥，强制使用环境变量
3. 异常处理统一: 创建统一的异常处理机制和错误响应格式

1. 依赖管理完善: 补充完整的requirements.txt，添加版本锁定
2. 日志规范化: 实现结构化日志和统一的日志格式
3. 性能监控: 添加API性能监控和健康检查端点

1. 缓存策略: 实现更智能的缓存淘汰算法
2. 并发优化: 进一步优化素材下载的并发策略
3. 文档完善: 补充API文档和开发者指南

总体评价: 这是一个设计优秀、功能完整的企业级项目，具有很高的实用价值和商业潜力。通过上述优化建议的实施，可以进一步提升项目的代码质量和安全性。

• 📁 相对路径支持: draft_folder参数现在支持使用相对路径
• 🔄 自动转换: 相对路径自动转换为基于项目根目录的绝对路径
• 🌐 跨平台兼容: 同时支持Linux、Windows和macOS路径格式
• ✨ 灵活配置: 支持 ./downloads、../output、~/Documents 等多种路径格式
• 🛡️ 路径验证: 自动验证路径有效性，确保下载安全可靠

1. 使用相对路径下载草稿：

import requests

# 使用相对路径（相对于项目根目录）
response = requests.post("http://8.148.70.18:9000/save_draft", json={
    "draft_id": "dfd_cat_1234567890_abc123",
    "draft_folder": "./downloads/drafts",  # 相对路径
    "client_os": "windows"
})

print(response.json())

2. 更多路径格式示例：

# 当前目录下的子目录
draft_folder = "./output"

# 上级目录
draft_folder = "../shared_drafts"

# 用户主目录
draft_folder = "~/Documents/CapCut"

# 绝对路径（仍然支持）
draft_folder = "/home/user/capcut_projects"
draft_folder = "F:\\jianying\\cgwz\\JianyingPro Drafts"  # Windows

3. 路径转换说明：

• ./downloads → /home/CapCutAPI-1.1.0/downloads
• ../output → /home/output
• ~/Documents → /home/user/Documents

• 新增 path_utils.py 路径处理工具模块
• 优化 save_draft_impl.py 路径处理逻辑
• 增强 downloader.py 路径规范化功能
• 所有下载函数自动支持相对路径
• 完善的路径验证和错误处理机制

• 🎨 官方风格设计: 采用官方文档的浅色主题，更专业、更现代
• 📱 响应式网格布局: 使用CSS Grid替代Flexbox，完美适配各种设备
• 🔍 清晰的信息层次: 优化的视觉层次，更易于扫描和理解
• ⚡ 增强的交互体验: 悬停效果、选中状态、平滑动画等交互优化
• 🎯 时间轴可视化: 直观的时间轴显示，素材位置一目了然
• 💾 下载管理: 优化的下载界面，支持路径配置和帮助信息

• 配色方案: 官方蓝色主色调 (#0066cc)，浅色背景 (#f5f5f5)
• 卡片设计: 白色卡片背景，微妙的阴影效果，圆角设计
• 字体优化: 系统字体栈，等宽字体用于代码和时间显示
• 间距统一: 24px标准间距，更舒适的视觉体验

• CSS Grid布局: 现代布局技术，更好的响应式控制
• 性能优化: 减少重绘和回流，优化动画性能
• 无障碍设计: 合理的颜色对比度，清晰的视觉层次
• 代码质量: 模块化CSS，易于维护和扩展

• 🎨 全新视觉设计: 现代化暗色主题，专业视频编辑体验
• ⚡ 优化下载流程: 自动检测云端文件，支持断点续传
• 📱 响应式设计: 完美适配桌面端、平板和手机
• 🔄 实时状态监控: 下载进度实时显示，任务状态透明化
• 📊 可视化预览: 交互式时间轴，素材详情动态展示
• 🎯 多平台支持: Windows、Linux、macOS路径智能适配

1. 草稿管理仪表板 (/api/drafts/dashboard)

   • 集中管理所有草稿
   • 支持批量下载操作
   • 实时统计和搜索功能

2. 批量下载API (/api/drafts/batch-download)

   • 一键下载多个草稿
   • 并发处理，提升效率
   • 详细的成功/失败报告

3. 草稿列表API (/api/drafts/list)

   • 自动扫描本地和云端草稿
   • 多数据源整合展示
   • 完整的元数据信息

• /draft/preview/<draft_id>: 沉浸式预览体验
• /draft/downloader: 草稿下载中心
• /: 美观的欢迎页面

• 优化了草稿状态查询逻辑
• 增强了错误处理和用户反馈
• 改进了OSS云存储集成
• 添加了调试和监控接口

# 草稿管理仪表板
http://8.148.70.18:9000/api/drafts/dashboard

# 草稿预览页面（示例）
http://8.148.70.18:9000/draft/preview/dfd_cat_1756104121_cb774809

# 草稿下载页面（示例）
http://8.148.70.18:9000/draft/downloader?draft_id=dfd_cat_1756104121_cb774809

当前服务器部署地址: http://8.148.70.18:9000

部署状态: ✅ 已部署并运行中

重要配置更新:

• 📁 草稿保存模式: 已切换至OSS云存储模式
• ☁️ 云存储: 自动上传至阿里云OSS，节省本地存储空间
• 🔗 返回格式: 草稿保存后返回可下载的云端URL

访问方式:

• 🌐 浏览器访问: 直接访问 http://8.148.70.18:9000 查看美观的欢迎页面
• 🔧 API调用: 使用 Accept: application/json 头获取JSON格式的API信息
• 📖 详细文档: 查看 API_USAGE_EXAMPLES.md 获取完整使用说明

服务管理命令:

# 查看服务状态
sudo systemctl status capcutapi.service

# 启动服务
sudo systemctl start capcutapi.service

# 停止服务
sudo systemctl stop capcutapi.service

# 重启服务
sudo systemctl restart capcutapi.service

# 查看日志
tail -f logs/capcutapi.log

# 查看错误日志
tail -f logs/capcutapi.error.log

# 使用管理脚本
./service_manager.sh status
./service_manager.sh restart
./service_manager.sh logs
./service_manager.sh test

功能简介: Pattern 模板库提供开箱即用的视频编辑模板，帮助您快速创建专业视频

curl http://8.148.70.18:9000/api/patterns/list

响应示例:

{
  "success": true,
  "patterns": [
    {
      "id": "001-words",
      "name": "文字滚动效果",
      "description": "文字滚动效果视频模板",
      "file": "001-words.py",
      "type": "python",
      "video_url": "https://www.youtube.com/watch?v=HLSHaJuNtBw"
    }
  ],
  "count": 3
}

curl http://8.148.70.18:9000/api/patterns/get/001-words

响应: 包含模板的完整代码内容

curl -O http://8.148.70.18:9000/api/patterns/download/001-words

使用方式: 下载后可直接运行 Python 脚本生成视频

import requests

# 1. 获取模板列表
response = requests.get("http://8.148.70.18:9000/api/patterns/list")
patterns = response.json()['patterns']

print(f"可用模板数量: {len(patterns)}")
for pattern in patterns:
    print(f"- {pattern['name']} ({pattern['id']})")

# 2. 下载并使用模板
pattern_id = "001-words"
response = requests.get(f"http://8.148.70.18:9000/api/patterns/get/{pattern_id}")
pattern_content = response.json()['pattern']['content']

# 保存到本地
with open(f"{pattern_id}.py", 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(pattern_content)

print(f"模板已下载: {pattern_id}.py")

# 3. 根据模板说明配置API密钥后运行
# python 001-words.py

• 功能: 自动生成文字滚动效果视频
• 特点:
  • 支持 AI 生成文字内容（集成通义千问）
  • 自动识别音频并生成字幕
  • 支持彩色文字和特效
  • 背景图片自动适配
• 所需配置: Qwen API Key, Pexels API Key

• 功能: 生成情侣关系主题的短视频
• 特点:
  • AI 生成情感建议内容
  • 自动素材下载和拼接
  • 专业的视觉效果
• 所需配置: Qwen API Key, Pexels API Key

所有模板文件位于项目的 pattern/ 目录下：

pattern/
├── 001-words.py              # 文字滚动效果模板
├── 002-relationship.py       # 情侣关系主题模板
├── 001-words-coze.md         # 扣子工作流配置
└── README.md                 # 模板说明文档

• 查看 pattern/README.md 了解每个模板的详细说明
• 观看演示视频了解模板效果
• 根据模板代码学习 CapCutAPI 的高级用法

CapCutAPI 提供两种 MCP 服务方式，满足不同用户需求：

一行命令启动:

python3 simple_mcp_server.py

特点:

• ✅ 零配置，开箱即用
• ✅ 完整的 MCP 功能
• ✅ 适合学习和开发
• ✅ 支持 Claude Desktop、Dify 等

快速开始: 查看 MCP_QUICK_START.md 了解 5 分钟上手指南

MCP Bridge服务地址: http://8.148.70.18:8082

部署状态: ✅ 已部署并运行中

MCP Bridge是一个企业级的Model Context Protocol (MCP) 桥接服务，为CapCutAPI提供标准化的MCP接口支持：

• 🔗 协议桥接: 将HTTP API转换为标准MCP协议，支持AI工具和平台集成
• ⚡ 高性能: 基于异步架构，支持高并发请求处理
• 📊 监控指标: 内置健康检查、性能监控和详细的请求统计
• 🛡️ 企业级: Redis缓存、错误处理、日志记录等企业级特性
• 🔄 智能路由: 自动识别HTTP方法(GET/POST)，智能路由到正确的API端点

• capcut_create_draft: 创建新的剪映草稿项目
• capcut_save_draft: 保存草稿到云存储

• get_intro_animation_types: 获取片头动画类型列表
• get_outro_animation_types: 获取片尾动画类型列表
• get_transition_types: 获取转场效果类型列表
• get_mask_types: 获取蒙版类型列表
• get_font_types: 获取字体类型列表

• capcut_add_video: 添加视频素材
• capcut_add_audio: 添加音频素材
• capcut_add_image: 添加图片素材
• capcut_add_text: 添加文本素材
• capcut_add_subtitle: 添加字幕
• capcut_add_effect: 添加特效
• capcut_add_sticker: 添加贴纸

# 进入MCP Bridge目录
cd /home/CapCutAPI-1.1.0/mcp_bridge

# 启动MCP Bridge服务
SERVER_PORT=8082 ./venv/bin/python core/bridge_server.py

# 检查服务健康状态
curl http://localhost:8082/health

# 查看性能指标
curl http://localhost:8082/metrics

# 测试MCP方法调用
curl -X POST http://localhost:8082/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"method": "get_intro_animation_types", "params": {}}'

健康检查端点: GET /health

• 返回服务和依赖组件的健康状态
• 包含CapCutAPI连接状态检查

性能指标端点: GET /metrics

• 总请求数和成功率统计
• 平均响应时间监控
• 各服务的详细性能数据

当前性能表现:

• ✅ 成功率: 100%
• ⚡ 平均响应时间: ~120ms
• 🔄 请求处理: 支持高并发异步处理
• 💾 缓存: Redis缓存优化响应速度

MCP Bridge服务可以轻松集成到各种AI平台和工具中：

1. Dify平台: 参考 Dify集成指南
2. Claude Desktop: 配置MCP服务器连接
3. 自定义AI工具: 使用标准MCP协议调用

详细的集成文档请参考 MCP Bridge实施指南。

MCP agent

Connect AI generated via CapCutAPI

• 📋 需求文档 - 详细的功能需求和技术规格 | Detailed requirements and specifications
• 📖 操作手册 - 完整的操作指南和最佳实践 | Complete operation guide and best practices
• 🚀 功能优化总结 - 最新功能更新和优化记录 | Latest feature updates and optimization records
• 🔧 故障排除指南 - 常见问题解决方案 | Common issues and solutions
• 🛠️ API使用示例 - 完整的API调用示例 | Complete API usage examples

• 🚀 部署总结 - 服务器部署和配置信息 | Server deployment and configuration
• ⚙️ 技术文档 - 项目架构和技术实现 | Project architecture and technical implementation
• 🔍 数据流分析 - 系统数据流和处理逻辑分析 | System data flow and processing logic analysis
• 🛠️ 跨平台素材识别 - 跨平台兼容性解决方案 | Cross-platform compatibility solutions
• ☁️ OSS素材识别修复 - OSS云存储素材识别问题修复 | OSS cloud storage material recognition fixes
• 🌐 浏览器工具测试 - 浏览器工具功能测试报告 | Browser tools functionality test report

• 📋 实施指南 - 完整的MCP Bridge实施指南，包含快速开始和详细部署 | Complete MCP Bridge implementation guide with quick start and detailed deployment
• 🔄 MCP部署方案对比 - 官方简单方案vs企业级Bridge方案对比分析 | Comparison analysis between official simple solution and enterprise Bridge solution
• 🗓️ 实施路线图 - 8天部署优化路线图和详细时间表 | 8-day deployment optimization roadmap and detailed timeline
• 🔗 Dify集成指南 - Dify平台MCP服务器配置和工作流设计 | Dify platform MCP server configuration and workflow design

• 📁 archive/ - 技术报告和历史文档 | Technical reports and historical documents
  • 数据流分析文档
  • 跨平台素材识别问题解决方案
  • OSS素材识别修复报告
  • 浏览器工具测试报告

本项目是一个基于Python的剪映/CapCut处理工具，提供以下核心功能：

This project is a Python-based CapCut processing tool that offers the following core functionalities:

• 草稿文件管理 | Draft File Management: 创建、读取、修改和保存剪映/CapCut草稿文件 | Create, read, modify, and save CapCut draft files
• 素材处理 | Material Processing: 支持视频、音频、图片、文本、贴纸等多种素材的添加和编辑 | Support adding and editing various materials such as videos, audios, images, texts, stickers, etc.
• 特效应用 | Effect Application: 支持添加转场、滤镜、蒙版、动画等多种特效 | Support adding multiple effects like transitions, filters, masks, animations, etc.
• API服务 | API Service: 提供HTTP API接口，支持远程调用和自动化处理 | Provide HTTP API interfaces to support remote calls and automated processing
• AI集成 | AI Integration: 集成多种AI服务，支持智能生成字幕、文本和图像 | Integrate multiple AI services to support intelligent generation of subtitles, texts, and images

• /create_draft: 创建草稿 | Create a draft
• /add_video: 添加视频素材到草稿 | Add video material to the draft
• /add_audio: 添加音频素材到草稿 | Add audio material to the draft
• /add_image: 添加图片素材到草稿 | Add image material to the draft
• /add_text: 添加文本素材到草稿 | Add text material to the draft
• /add_subtitle: 添加字幕到草稿 | Add subtitles to the draft
• /add_effect: 添加特效到素材 | Add effects to materials
• /add_sticker: 添加贴纸到草稿 | Add stickers to the draft
• /save_draft: 保存草稿文件 | Save the draft file

1. 确保服务器已安装Python3.9和ffmpeg
2. 运行部署脚本：

chmod +x deploy.sh
./deploy.sh

• Python 3.8.20 或更高版本
• ffmpeg
• 系统支持systemd服务管理

1. 安装依赖

# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装ffmpeg (CentOS/RHEL)
sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y ffmpeg

# 或安装ffmpeg (Ubuntu/Debian)
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ffmpeg

2. 配置服务

# 复制配置文件
cp config.json.example config.json

# 编辑配置文件，设置端口为9000
vim config.json

3. 启动服务

# 直接启动
python capcut_server.py

# 或使用systemd服务
sudo systemctl start capcutapi.service

The project supports custom settings through a configuration file. To use the configuration file:

1. Copy config.json.example to config.json
2. Modify the configuration items as needed

cp config.json.example config.json

项目支持两种草稿保存模式，通过 config.json 中的 is_upload_draft 字段控制：

{
  "is_upload_draft": true
}

特点：

• ✅ 草稿自动压缩为zip格式上传至阿里云OSS
• ✅ 返回可下载的云端URL
• ✅ 自动清理本地临时文件，节省存储空间
• ✅ 适合生产环境和多用户场景
• ✅ 支持Windows客户端路径自动配置

{
  "is_upload_draft": false
}

特点：

• 📁 草稿保存在本地目录中
• 💾 不会上传到云端
• 🔧 适合开发测试和单机使用

系统现已支持客户端操作系统自动识别，确保Windows客户端能正确识别素材路径：

客户端调用示例：

{
  "draft_id": "your_draft_id",
  "client_os": "windows"
}

用户可以通过以下方式配置自定义下载路径：

1. 通过API配置：

# 设置自定义路径
curl -X POST http://8.148.70.18:9000/api/draft/path/config \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"custom_path": "F:\\jianying\\cgwz\\JianyingPro Drafts"}'

# 获取当前配置
curl -X GET http://8.148.70.18:9000/api/draft/path/config

2. 通过文件配置： 创建或修改 path_config.json 文件：

{
  "custom_download_path": "F:\\jianying\\cgwz\\JianyingPro Drafts"
}

系统按以下优先级选择草稿路径：

1. API传入的 draft_folder 参数（最高优先级）
2. 用户自定义路径（path_config.json 中的配置）
3. 客户端操作系统默认路径（根据 client_os 参数）
4. 服务器操作系统默认路径（兜底方案）

• ✅ 绝对路径：/home/user/capcut 或 F:\jianying\cgwz\JianyingPro Drafts
• ✅ 相对路径：./downloads、../output（基于项目根目录自动转换）
• ✅ 用户目录：~/Documents/CapCut（自动展开为用户主目录）
• ✅ Windows标准路径格式：支持反斜杠分隔符和盘符
• ✅ 自动路径分隔符转换：Linux风格（/）↔ Windows风格（\）
• ✅ 路径验证：自动验证路径有效性，确保下载成功
• ✅ 自动创建目录：目标目录不存在时自动创建

# 绝对路径（原有方式，仍然支持）
draft_folder = "/home/user/capcut_projects"
draft_folder = "F:\\jianying\\cgwz\\JianyingPro Drafts"

# 🆕 相对路径（基于项目根目录）
draft_folder = "./downloads/drafts"      # 项目根目录下的downloads/drafts
draft_folder = "../shared_output"        # 项目上级目录的shared_output
draft_folder = "output/videos"           # 项目根目录下的output/videos

# 🆕 用户主目录
draft_folder = "~/Documents/CapCut"      # 用户主目录下的Documents/CapCut
draft_folder = "~/Downloads"             # 用户下载目录

• ✅ 支持Windows标准路径格式：F:\jianying\cgwz\JianyingPro Drafts
• ✅ 自动处理路径分隔符转换（/ → \）
• ✅ 确保草稿文件中的素材路径为Windows本地绝对路径
• ✅ 剪映客户端可直接识别和链接素材
• ✅ 相对路径在Windows系统上同样有效

This project depends on ffmpeg. You need to ensure that ffmpeg is installed on your system and added to the system's environment variables.

This project requires Python version 3.8.20. Please ensure that the correct version of Python is installed on your system.

Install the required dependency packages for the project:

pip install -r requirements.txt

After completing the configuration and environment setup, execute the following command to start the server:

python capcut_server.py

Once the server is started, you can access the related functions through the API interfaces.

import requests

response = requests.post("http://8.148.70.18:9000/add_video", json={
    "video_url": "http://example.com/video.mp4",
    "start": 0,
    "end": 10,
    "width": 1080,
    "height": 1920
})

print(response.json())

import requests

response = requests.post("http://8.148.70.18:9000/add_text", json={
    "text": "Hello, World!",
    "start": 0,
    "end": 3,
    "font": "ZY_Courage",
    "font_color": "#FF0000",
    "font_size": 30.0
})

print(response.json())

import requests

response = requests.post("http://8.148.70.18:9000/save_draft", json={
    "draft_id": "123456",
    "draft_folder": "your capcut draft folder"
})

print(response.json())

You can also use the rest_client_test.http file of the REST Client for HTTP testing. Just need to install the corresponding IDE plugin

Calling save_draft will generate a folder starting with dfd_ in the current directory of the server. Copy this folder to the CapCut draft directory, and you will be able to see the generated draft.

Please refer to the example.py file in the project, which contains more usage examples such as adding audio and effects.

• 跨平台支持 | Cross-platform Support: 同时支持剪映和CapCut国际版 | Supports both CapCut China version and CapCut International version
• 自动化处理 | Automated Processing: 支持批量处理和自动化工作流 | Supports batch processing and automated workflows
• 丰富的API | Rich APIs: 提供全面的API接口，方便集成到其他系统 | Provides comprehensive API interfaces for easy integration into other systems
• 灵活的配置 | Flexible Configuration: 通过配置文件实现灵活的功能定制 | Achieve flexible function customization through configuration files
• AI增强 | AI Enhancement: 集成多种AI服务，提升视频制作效率 | Integrate multiple AI services to improve video production efficiency

为避免在config.json中硬编码敏感密钥，已支持通过环境变量覆盖以下字段（程序启动时优先使用环境变量）：

• OSS（草稿压缩包上传）

  • OSS_BUCKET_NAME
  • OSS_ACCESS_KEY_ID
  • OSS_ACCESS_KEY_SECRET
  • OSS_ENDPOINT（形如oss-cn-xxx.aliyuncs.com或带https://的完整域名）
  • OSS_REGION（如：cn-xxx）

• MP4 OSS（视频直链域名）

  • MP4_OSS_BUCKET_NAME
  • MP4_OSS_ACCESS_KEY_ID
  • MP4_OSS_ACCESS_KEY_SECRET
  • MP4_OSS_ENDPOINT（建议为自定义加速域名，直接用于拼接直链）
  • MP4_OSS_REGION

使用示例（临时导出，仅对当前会话生效）：

export OSS_BUCKET_NAME="your-bucket"
export OSS_ACCESS_KEY_ID="xxx"
export OSS_ACCESS_KEY_SECRET="yyy"
export OSS_ENDPOINT="oss-cn-xxx.aliyuncs.com"
export OSS_REGION="cn-xxx"

export MP4_OSS_BUCKET_NAME="your-mp4-bucket"
export MP4_OSS_ACCESS_KEY_ID="xxx"
export MP4_OSS_ACCESS_KEY_SECRET="yyy"
export MP4_OSS_ENDPOINT="https://your.cdn.domain"
export MP4_OSS_REGION="cn-xxx"

生产环境建议通过 systemd 配置环境变量（/etc/systemd/system/capcut-api.service 中添加 Environment= 行）或使用密钥管理服务，并及时轮换已暴露的密钥。

本项目建议使用 /usr/local/bin/python3.9 运行，以获得更稳定的一致性：

/usr/local/bin/python3.9 capcut_server.py

如使用 service_manager.sh，可手动修改为优先使用该 Python 路径，或确保虚拟环境基于 Python 3.9 创建并已安装依赖。

📺 视频演示: CapCutAPI 功能演示

遇到问题？不要慌！我们为您准备了完整的故障排除指南：

# 运行一键诊断脚本
./diagnose.sh

查看完整的故障排除文档：docs/TROUBLESHOOTING.md

包含以下常见问题的解决方案：

• ❌ 连接被拒绝或无法访问
• 🚫 草稿预览页面无法打开
• ⚠️ ERR_ABORTED 错误（模板渲染失败）
• 🔄 服务启动失败
• 📁 模板和静态文件问题
• 🌐 网络连接问题

如果问题仍未解决：

1. 运行 ./diagnose.sh 获取诊断信息
2. 查看 故障排除指南
3. 在 GitHub Issues 提交问题

• 2025-11-13 OSS环境变量巡检：检测 .env 中的 OSS_BUCKET_NAME、OSS_ENDPOINT 等变量虽然存在，但仍保留占位值（如 zdaigfpt、oss-cn-region.aliyuncs.com）。调用 oss.upload_to_oss 上传测试文件时出现域名解析失败，说明当前配置无法连通真实的阿里云 OSS。✅ 环境变量载入逻辑正常；❌ 需尽快替换为真实 Bucket 名称、Region、AccessKey，并使用可解析的 Endpoint。更新后请通过 /usr/local/bin/python3.9 -c "from oss import upload_to_oss" 的实际上传测试或相关集成测试验证。

本项目已配置Todoist MCP服务，用于任务管理和待办事项集成。

已为系统配置全局Todoist API令牌：

# 环境变量已添加到 ~/.bashrc
export TODOIST_API_TOKEN="your_api_token_here"

# 检查环境变量是否正确设置
echo $TODOIST_API_TOKEN

# 重新加载配置（如果需要）
source ~/.bashrc

1. 访问 Todoist设置页面
2. 在"集成"标签页找到"API令牌"
3. 复制您的个人API令牌
4. 按照上述步骤配置到环境变量中

• 全局可用: 配置后所有项目和终端会话都可以使用Todoist MCP
• 安全性: API令牌仅当前用户可访问
• 持久性: 重启系统后配置仍然有效
• 兼容性: 支持Trae IDE和其他MCP兼容工具

• 请妥善保管您的API令牌，不要分享给他人
• 如需更换令牌，请编辑 ~/.bashrc 文件
• 配置更改后需要重新启动Trae IDE或重新加载环境变量

🔥 微信群: 扫码加入技术交流群

📧 商务合作: business@capcutapi.com
🐛 问题反馈: GitHub Issues
📖 文档更新: 持续更新中，欢迎贡献

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