OBS远程控制终极指南:WebSocket插件完整配置与快速上手
想要实现OBS Studio的远程控制吗?obs-websocket插件为你提供了完美的解决方案!这个强大的WebSocket API插件让你能够通过手机、平板或任何第三方应用程序远程操控OBS,彻底解放你的双手。🚀
什么是OBS WebSocket插件?
obs-websocket 是一个为OBS Studio设计的WebSocket API插件,它通过标准的WebSocket协议为开发者提供了丰富的远程控制功能。从OBS Studio 28.0.0版本开始,这个插件已经内置在OBS中,无需额外下载安装!
🔧 快速安装与配置
自动安装(推荐)
如果你使用的是OBS Studio 28.0.0及以上版本,obs-websocket已经内置在软件中,无需任何额外操作!
手动安装步骤
对于OBS Studio 28.0.0以下版本的用户:
- 从项目发布页面下载对应平台的二进制文件
- 将文件解压到OBS的插件目录
- 重启OBS Studio即可
⚙️ 安全配置要点
强烈建议为obs-websocket设置密码保护,防止未经授权的访问控制。首次加载插件时,系统会自动为你生成一个密码。
密码设置方法
- 打开OBS的"工具"菜单
- 选择"obs-websocket设置"对话框
- 在这里你可以启用或禁用身份验证,并设置自定义密码
💡 专业提示:你还可以使用命令行参数来覆盖配置值:
--websocket_port(端口号)--websocket_password(密码)--websocket_debug(调试标志)--websocket_ipv4_only(仅IPv4标志)
🎯 实用场景与应用
手机平板远程控制
在同一个局域网内,使用手机或平板远程控制OBS,轻松切换场景、调整音效。
自动场景切换
基于当前场景自动更换流媒体覆盖图形,实现智能化的直播效果。
第三方程序集成
通过脚趾板、宏命令等第三方程序实现自动化场景切换,让你的直播更加专业。
📱 推荐客户端软件
- Macro Deck - 功能强大的宏控制软件
- Touch Portal - 专业的触摸控制界面
- Twitchat - 专为Twitch设计的控制工具
- OBS-web - 基于Web的远程控制界面
🔌 开发者资源
如果你是开发者,这里有一些现成的客户端库可以使用:
- Python:simpleobsws、obsws-python
- Rust:obws
- JavaScript:obs-websocket-js
- Go:goobs
🌐 连接配置详解
默认情况下,obs-websocket服务器运行在端口4455上,你可以在设置对话框中修改这个端口号。
详细的协议文档可以在PROTOCOL.md中找到,包含了完整的API说明和示例。
💡 核心功能模块
项目的主要代码结构位于src/目录下,包含:
- WebSocket服务器:src/websocketserver/
- 事件处理器:src/eventhandler/
- 请求处理器:src/requesthandler/
🚀 开始使用
现在你已经了解了obs-websocket的基本功能和配置方法,是时候开始你的远程控制之旅了!无论你是普通用户想要更便捷地控制OBS,还是开发者想要集成OBS功能,这个插件都能满足你的需求。
记住,安全第一!务必设置强密码保护你的obs-websocket连接。🎉
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
