Docker 部署 copilot2api：把 GitHub Copilot 转成兼容 API

whtsky/copilot2api 是一个本地代理，可把 GitHub Copilot 暴露为 OpenAI、OpenAI Responses、Anthropic、Gemini 和 AmpCode 兼容接口。本文固定使用 v0.6.1，正式部署采用 Docker Compose；预编译二进制作为不使用 Docker 时的备选方案。

项目没有实现 API Key 校验。本文只监听 127.0.0.1，适用于同一台机器上的 Codex、Claude Code、Gemini CLI 或其他客户端，不适合作为公网 API 服务。

部署结论

项目	本文采用的值
GitHub 地址	whtsky/copilot2api
官方镜像	`ghcr.io/whtsky/copilot2api:0.6.1`
项目版本	`v0.6.1`，发布于 2026-08-21
正式部署	Docker Compose，单容器
快速体验	不提供临时单命令体验：首次运行必须完成 OAuth，且凭据需要持久化
主机架构	Linux `amd64`、`arm64`；二进制另支持 macOS 和 Windows
对外端口	`127.0.0.1:7777:7777`
持久化	`copilot2api-data` -> `/root/.config/copilot2api`
依赖服务	无数据库、缓存或队列
验证范围	官方资料核对 + Compose 静态校验；未拉取镜像、未执行 OAuth 或运行容器
资料核对日期	2026-08-26

准备条件

一个有效的 GitHub Copilot 订阅；个人、Business 或 Enterprise 的可用模型由账号实际返回的模型目录决定。
已安装 Docker Engine 或 Docker Desktop，并支持 Compose v2。
本机 7777 端口未被占用。

bash

docker --version
docker compose version

本文使用的镜像同时发布了 Linux amd64 和 arm64 版本。项目未给出最低 CPU、内存或磁盘要求，因此不在这里虚构资源下限。

Docker Compose 正式部署

1. 创建目录

bash

mkdir -p "$HOME/apps/copilot2api"
cd "$HOME/apps/copilot2api"

创建 compose.yaml：

yaml

services:
  copilot2api:
    image: ghcr.io/whtsky/copilot2api:0.6.1
    container_name: copilot2api
    restart: unless-stopped
    stdin_open: true
    tty: true
    ports:
      - "127.0.0.1:7777:7777"
    volumes:
      - copilot2api-data:/root/.config/copilot2api

volumes:
  copilot2api-data:
    name: copilot2api-data

stdin_open 和 tty 对应官方首次运行示例中的 -it。固定卷名便于备份和恢复；端口左侧限定为 127.0.0.1，避免局域网中的其他设备直接消耗你的 Copilot 配额。

2. 首次启动并授权 GitHub

先以前台方式启动，这样能直接看到设备授权码：

bash

docker compose pull
docker compose up

终端会显示类似下面的信息：

text

GitHub Authentication Required
Please visit: https://github.com/login/device
Enter code: XXXX-XXXX
Waiting for authorization...

在浏览器中打开 GitHub Device Activation，登录拥有 Copilot 订阅的账号，输入终端显示的设备码。授权成功后，终端应显示 Authentication successful，随后服务监听容器内的 0.0.0.0:7777。

按 Ctrl+C 停止前台实例，再切换为后台运行：

bash

docker compose up -d
docker compose ps
docker compose logs --tail=100 copilot2api

OAuth 凭据保存在命名卷中，重建容器后仍会保留。不要把该卷的备份发给其他人。

验证部署结果

容器和模型目录

bash

docker compose ps
curl -fsS http://127.0.0.1:7777/v1/models
curl -fsS http://127.0.0.1:7777/usage

/v1/models 应返回包含 data 数组的模型列表；/usage 用于查看 Copilot 用量。模型列表由账号、订阅类型及 GitHub 当前目录决定，不要假设所有示例模型都一定可用。

发起一次 OpenAI Chat Completions 请求

下面使用项目 README 中出现的 gpt-5.3-codex。如果返回模型不存在，先从 /v1/models 复制一个实际的 id 再替换。

bash

curl -fsS http://127.0.0.1:7777/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-5.3-codex",
    "messages": [{"role": "user", "content": "只回复 OK"}],
    "stream": false
  }'

成功时响应包含 choices；401/403 通常指向 GitHub/Copilot 授权问题，404 或模型错误则先重新查看 /v1/models。

验证凭据持久化

bash

docker compose restart copilot2api
docker compose logs --tail=50 copilot2api
curl -fsS http://127.0.0.1:7777/v1/models

重启后不应再次要求 Device Flow 授权，并且模型列表仍能返回。

接入常用客户端

Claude Code

在目标项目的 .claude/settings.json 中写入：

json

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://127.0.0.1:7777",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "dummy",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-opus-4.6",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "claude-haiku-4.5",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"
  },
  "permissions": {
    "deny": ["WebSearch"]
  }
}

dummy 只是满足客户端字段要求，copilot2api 本身不会校验它。启动 Claude Code 前确认两个模型 ID 都存在于 /v1/models；不存在时使用账号实际返回的 Claude 模型替换。

Codex

在 ~/.codex/config.toml 中加入：

toml

model = "gpt-5.3-codex"
model_provider = "copilot2api"
model_reasoning_effort = "high"
web_search = "disabled"

[model_providers.copilot2api]
name = "copilot2api"
base_url = "http://127.0.0.1:7777/v1"
wire_api = "responses"
api_key = "dummy"

项目内置了 codex-auto-review 到 gpt-5.6-luna 的兼容路由。如果 Copilot 模型目录没有 gpt-5.3-codex，把顶层 model 改为 /v1/models 返回的可用 GPT/Codex 模型。

Gemini CLI

在 ~/.gemini/.env 中写入：

dotenv

GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=http://127.0.0.1:7777
GEMINI_API_KEY=dummy
GEMINI_MODEL=claude-opus-4.6-1m

同样需要先确认示例模型存在。代理提供 /v1beta/models、generateContent、streamGenerateContent 和 countTokens 兼容路由。

OpenAI SDK

Python 客户端可以直接把 base_url 指向本地代理：

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:7777/v1", api_key="dummy")
model = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "只回复 OK"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

不使用 Docker：安装预编译二进制

预编译文件来自 v0.6.1 Release。二进制默认监听 127.0.0.1:7777，凭据写入 ~/.config/copilot2api/credentials.json。

macOS Apple Silicon

bash

mkdir -p "$HOME/.local/bin"
curl -fL https://github.com/whtsky/copilot2api/releases/download/v0.6.1/copilot2api-darwin-arm64 \
  -o "$HOME/.local/bin/copilot2api"
printf '%s  %s\n' \
  '5450253ca53150a5441cabd52949cb17c4f40806351a4f7f816e39b0d6bbfbc9' \
  "$HOME/.local/bin/copilot2api" | shasum -a 256 -c -
chmod 755 "$HOME/.local/bin/copilot2api"
"$HOME/.local/bin/copilot2api"

Linux x86-64

bash

mkdir -p "$HOME/.local/bin"
curl -fL https://github.com/whtsky/copilot2api/releases/download/v0.6.1/copilot2api-linux-amd64 \
  -o "$HOME/.local/bin/copilot2api"
printf '%s  %s\n' \
  '282795e112d4fe392564de6b2c3535e1999760c542fc063c5dda147a2f08bf62' \
  "$HOME/.local/bin/copilot2api" | sha256sum -c -
chmod 755 "$HOME/.local/bin/copilot2api"
"$HOME/.local/bin/copilot2api"

Windows、Intel Mac 和 Linux ARM64 的文件名及 SHA-256 可在 v0.6.1 Release 的 Assets 中核对。首次运行同样会显示 GitHub Device Flow 地址和设备码。

常用参数：

text

-host string          监听地址，默认 127.0.0.1
-port int             监听端口，默认 7777
-token-dir string     凭据目录，默认 ~/.config/copilot2api
-model-routes string  JSON 格式的精确模型路由
-debug                输出调试日志
-version              显示版本

日常运维

bash

cd "$HOME/apps/copilot2api"
docker compose ps
docker compose logs --tail=200 copilot2api
docker compose restart copilot2api
docker compose stop
docker compose start

需要临时增加日志时，可在 Compose 的服务下加入：

yaml

environment:
  COPILOT2API_DEBUG: "true"

然后执行 docker compose up -d 使配置生效。问题定位完成后删除该设置，避免长期记录过多请求上下文。

备份与恢复

凭据和本地状态都在 copilot2api-data 卷中。备份前停止服务，避免复制过程中继续写入：

bash

cd "$HOME/apps/copilot2api"
docker compose stop copilot2api
BACKUP_DIR="copilot2api-data-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
docker cp copilot2api:/root/.config/copilot2api/. "$BACKUP_DIR"/
tar czf "$BACKUP_DIR.tar.gz" -C "$BACKUP_DIR" .
docker compose start copilot2api

恢复时先把归档写入一个新卷，不覆盖现有数据。下面的 docker rm 只删除临时辅助容器，不删除原容器、原卷或备份：

bash

cd "$HOME/apps/copilot2api"
BACKUP_FILE="$(ls -1t copilot2api-data-*.tar.gz | head -1)"
tar tzf "$BACKUP_FILE" | head
RESTORE_DIR="$(mktemp -d)"
tar xzf "$BACKUP_FILE" -C "$RESTORE_DIR"
docker volume create copilot2api-data-restore
docker create \
  --name copilot2api-restore-helper \
  -v copilot2api-data-restore:/data \
  alpine:3.22
docker cp "$RESTORE_DIR"/. copilot2api-restore-helper:/data/
docker rm copilot2api-restore-helper

把 compose.yaml 最后一行的 name 临时改为 copilot2api-data-restore，执行 docker compose up -d 并重新检查 /v1/models。验证完成前保留原卷，以便快速回切。

升级和回滚

打开 Releases，阅读目标版本说明，确认是否有凭据格式或配置变化。
按上一节完成备份。
把 compose.yaml 的镜像标签从 0.6.1 改为明确的目标版本；不要改成长期漂移的 latest。
执行 docker compose pull && docker compose up -d。
检查日志、/v1/models、/usage 和一次实际对话请求。

如果新版本启动失败且发布说明没有不可逆数据迁移，把镜像标签改回 0.6.1 并再次执行 docker compose up -d。若发布说明声明了不可逆迁移，应使用备份恢复到新卷，不要让旧版本直接读取已经迁移的数据。

常见问题

每次启动都要求重新授权

检查卷是否挂载，以及容器内是否存在凭据文件：

bash

docker inspect copilot2api --format '{{json .Mounts}}'
CHECK_DIR="$(mktemp -d)"
docker cp copilot2api:/root/.config/copilot2api/. "$CHECK_DIR"/
ls -la "$CHECK_DIR"

缺少卷挂载时，容器删除后凭据会一同消失。修正 Compose 后重新完成一次 Device Flow。

本机无法连接 7777

bash

docker compose ps
docker compose logs --tail=100 copilot2api
lsof -nP -iTCP:7777 -sTCP:LISTEN

授权尚未完成时服务可能仍在等待 Device Flow；端口被其他进程占用时，修改主机侧端口，例如 127.0.0.1:17777:7777，客户端地址同步改为 http://127.0.0.1:17777。

客户端报告模型不存在

bash

curl -fsS http://127.0.0.1:7777/v1/models

以接口实际返回的 ID 为准。Copilot 模型目录会随账号类型、区域和 GitHub 调整而变化。

局域网或远程设备需要访问

不要把端口映射改成 7777:7777 后直接开放。项目没有 API Key 校验，这会形成任何人都能调用的代理。确有跨设备需求时，应在前面增加带认证和 TLS 的反向代理，并通过防火墙限制来源；这已经超出本地部署的安全范围。

部署完成后

保留版本固定的 compose.yaml 和最近一次可验证备份。
定期检查 /usage，避免自动化客户端在后台消耗大量 Copilot 配额。
GitHub Token、Copilot Token 和数据卷备份都按密钥处理，不上传仓库或发送给他人。

总结

本文使用 ghcr.io/whtsky/copilot2api:0.6.1 和 Docker Compose 部署了一个仅本机可访问的 GitHub Copilot 兼容代理，并覆盖首次 OAuth、模型查询、实际请求、客户端接入、备份及升级流程。最重要的限制是服务不校验 API Key，因此安全边界必须由 127.0.0.1 监听和主机访问控制保证。

参考资料

项目 README - 核对版本、端口、凭据目录、客户端配置和安全限制；核对日期：2026-08-26
v0.6.1 Release - 核对版本、二进制文件与 SHA-256；发布于 2026-08-21
GHCR 镜像 0.6.1 - 核对镜像标签、摘要及支持架构；核对日期：2026-08-26
v0.6.1 Dockerfile.ci - 核对容器监听地址、端口和入口命令
GitHub Copilot 产品条款 - 使用账号和订阅前应核对的官方条款

Docker 部署 copilot2api：把 GitHub Copilot 转成兼容 API ​

部署结论 ​

准备条件 ​

Docker Compose 正式部署 ​

1. 创建目录 ​

2. 首次启动并授权 GitHub ​

验证部署结果 ​

容器和模型目录 ​

发起一次 OpenAI Chat Completions 请求 ​

验证凭据持久化 ​

接入常用客户端 ​

Claude Code ​

Codex ​

Gemini CLI ​

OpenAI SDK ​

不使用 Docker：安装预编译二进制 ​

macOS Apple Silicon ​

Linux x86-64 ​

日常运维 ​

备份与恢复 ​

升级和回滚 ​

常见问题 ​

每次启动都要求重新授权 ​

本机无法连接 7777 ​

客户端报告模型不存在 ​

局域网或远程设备需要访问 ​

部署完成后 ​

总结 ​

参考资料 ​

Docker 部署 copilot2api：把 GitHub Copilot 转成兼容 API

部署结论

准备条件

Docker Compose 正式部署

1. 创建目录

2. 首次启动并授权 GitHub

验证部署结果

容器和模型目录

发起一次 OpenAI Chat Completions 请求

验证凭据持久化

接入常用客户端

Claude Code

Codex

Gemini CLI

OpenAI SDK

不使用 Docker：安装预编译二进制

macOS Apple Silicon

Linux x86-64

日常运维

备份与恢复

升级和回滚

常见问题

每次启动都要求重新授权

本机无法连接 7777

客户端报告模型不存在

局域网或远程设备需要访问

部署完成后

总结

参考资料