bifrost-proxy/bifrostRust製の高性能HTTP/HTTPS/SOCKS5 MITMプロキシ。TLS傍受、ルールベースのリクエスト書き換え、トラフィックキャプチャ、ブレークポイント、スクリプトサンドボックス、Web UI経由のリクエストリプレイを備える。
高性能 HTTP/HTTPS/SOCKS5 プロキシサーバー
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Bifrost は Rust で書かれた高性能で AI フレンドリーなプロキシサーバーであり、Whistle にインスパイアされています。リクエストのインターセプト、ルールの変更、TLS インターセプト、スクリプト拡張、トラフィックの閲覧、リクエストのリプレイ、および Web UI による管理機能を提供します。
CLI をインストールします。macOS と Windows ではデスクトップ App も同時に自動インストールされます：
方法 1：スクリプトを使用してインストール
macOS / Linux / Git Bash：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/bifrost-proxy/bifrost/main/install-binary.sh | bash
Windows PowerShell：
irm https://raw.githubusercontent.com/bifrost-proxy/bifrost/main/install-binary.ps1 | iex
このスクリプトは常に CLI をインストールし、macOS / Windows では同バージョンのデスクトップ App を自動インストールします。Linux などデスクトップインストールパッケージがまだ提供されていないプラットフォームでは CLI のみとなります。CLI のみが必要な場合は、--no-desktop（Bash / Git Bash）または BIFROST_INSTALL_AUTO_DESKTOP=0（Bash / PowerShell）でデスクトップ版をスキップできます。スクリプトはその後、CA 証明書のインストールと信頼、すべての Bifrost AI skills のインストール、および Bifrost のバックグラウンドサービスとしての起動も行います。インストール完了後は管理画面に直接アクセスできます。
Bash と PowerShell のインストールスクリプトはどちらも GitHub 直結と内蔵ミラーソースを自動検出し、最速で利用可能な release ダウンロードアドレスを優先的に使用します。制限されたネットワークでは BIFROST_GITHUB_MIRROR で優先ミラーを指定することもできます。Windows PowerShell スクリプトはインストールディレクトリを現在のセッションと Windows ユーザーの Path に追加します。Git Bash スクリプトも Windows では Windows ユーザーの Path に同期して書き込むため、新しく開いた PowerShell/CMD で直接 bifrost を実行できます。
指定バージョンのインストール
macOS / Linux / Git Bash：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/bifrost-proxy/bifrost/main/install-binary.sh | bash -s -- --version v0.0.96
Windows PowerShell：
$installer = irm https://raw.githubusercontent.com/bifrost-proxy/bifrost/main/install-binary.ps1
& ([scriptblock]::Create($installer)) -Version v0.0.96
方法 2：npm を使用してインストール
npm i -g @bifrost-proxy/bifrost
その他のインストール方法：docs/getting-started.md
プロキシの確認：
bifrost status
起動後、管理画面にアクセス：
http://127.0.0.1:9900/_bifrost/
スマートフォン、タブレット、または別のコンピュータでプロキシを設定する前に、まず Web UI の Settings -> Certificate -> Availability Check を開いてください。現在のコンピュータの LAN IP を選択して QR コードまたはリンクを生成し、対象デバイスでアクセスすると次の 3 点が自動的にチェックされます：
チェックに合格すると、ページにクリックしてコピーできるプロキシアドレス <LAN IP>:<ポート> が表示され、プロキシ QR コードを開いて設定を続けることもできます。チェックに失敗した場合、ページは iOS/Android に応じて次のステップを提示します：CA のインストール、iOS では 設定 > 一般 > 情報 > 証明書信頼設定 で完全信頼を有効にする、または管理画面でそのデバイスのプロキシアクセスを承認する。
bifrost install-skill -y
ASR Daily Agent は、1 つの日報を複数の独立した研究質問に分割し、ChatGPT Web でそれぞれセッションを作成することをサポートします。研究 fan-out では chatgpt_project_url をオプションで設定できます。設定すると、新しいセッションは指定された ChatGPT Project にアーカイブされ、同時に Chat モードと Pro モデルの使用が強制されます：
{
"max_questions": 8,
"chatgpt_interface_mode": "chat",
"chatgpt_model": "pro",
"chatgpt_project_url": "https://chatgpt.com/g/g-p-<project-id>/project"
}
完全な Agent の組み合わせ、研究 manifest、および失敗境界については design/asr-daily-agent-pipeline.md を参照してください。
breakpoint://request / breakpoint://response ルールにヒットした HTTP request/response を一時停止し、headers/body を編集してから続行することをサポート。詳細は docs/breakpoint.md を参照/_bifrost/api/system/memory に body/ws ファイル writer の占有量およびハンドル上限に近づいた警告状態が表示されますreqScript、resScript、decode をサポートリポジトリをクローンした後、まず一度 Git hook の初期化を実行します：
bash scripts/setup-git-hooks.sh
# または
make setup
これにより現在のリポジトリにローカルの core.hooksPath=.githooks が書き込まれ、マシンにグローバルの hooksPath が設定されていても、以降の git commit はリポジトリ内の .githooks/pre-commit を優先的に実行します。デフォルトの pre-commit は、ワークスペースのフォーマット、デスクトップ版 Tauri のフォーマット、および cargo clippy --workspace --all-targets --all-features -- -D warnings をチェックします。
デスクトップ版は日常的なパケットキャプチャ、トラフィックの閲覧、ルールの編集、Bifrost の更新に適しており、CLI コマンドを覚える必要はありません：
Assets を選択します。.dmg をダウンロードします。Apple Silicon は aarch64-apple-darwin、Intel Mac は x86_64-apple-darwin を選択します。.msi をダウンロードします。通常の x64 コンピュータは x86_64-pc-windows-msvc、ARM デバイスは aarch64-pc-windows-msvc を選択します。.dmg を開いて Bifrost.app を Applications にドラッグし、Windows では .msi をダブルクリックしてウィザードに従ってインストールします。デスクトップ版にもコマンドライン機能をインストールしたい場合は、デスクトップ版の Settings を開き、Desktop Proxy Core で Install CLI & Skills をクリックします。詳細なチュートリアルは docs/desktop.md を参照してください。
よく使うコマンド：
# ステータスの確認
bifrost status
# サービスの停止
bifrost stop
# 管理画面のリモートアクセスと認証（Web UI）
bifrost admin remote status
bifrost admin remote enable
bifrost admin passwd
bifrost admin revoke-all
# トラフィックの閲覧
bifrost traffic list
bifrost traffic search "keyword" --method POST --host api.openai.com --path /v1/responses
bifrost search "keyword" --req-header
bifrost search "keyword" --res-body
# ルールの追加
bifrost rule add local-dev --content "example.com host://127.0.0.1:3000"