code-server v4.97.2版本HTTP访问问题解析
code-server作为一款流行的云端VS Code实现,在最新发布的v4.97.2版本中出现了一个重要的功能变更:当通过非HTTPS协议访问时,页面将无法正常加载,仅显示空白屏幕。这一变更引起了开发者社区的广泛关注。
问题现象
在v4.97.2版本中,当用户尝试通过HTTP协议访问code-server时,浏览器页面会呈现空白状态。通过检查日志可以发现,虽然服务端正常启动并监听端口,但客户端连接后并没有后续的交互日志记录。这与之前版本(如v4.96.4)的行为形成鲜明对比,在旧版本中,HTTP访问是完全可用的。
技术背景
这一变更源于VS Code上游项目对Service Worker的强化要求。Service Worker是一种现代浏览器提供的API,它允许开发者控制网页的网络请求、缓存资源等行为。出于安全考虑,浏览器要求Service Worker必须运行在HTTPS环境下(localhost/127.0.0.1除外)。
在v4.97.2版本中,code-server集成了VS Code的最新代码,其中包含了对Service Worker的更严格检查。当检测到非安全上下文时,Service Worker将拒绝注册,导致核心功能无法正常工作。
解决方案
对于遇到此问题的用户,目前有以下几种解决方案:
-
使用HTTPS协议:这是推荐的解决方案。可以通过配置TLS证书来启用HTTPS访问。
-
临时降级到v4.96.4:如果暂时无法配置HTTPS,可以回退到之前的版本。
-
等待下个版本更新:VS Code上游已经修复了此问题,预计在code-server的下个版本中会包含这个修复。
最佳实践建议
对于生产环境使用code-server的用户,建议始终使用HTTPS协议,这不仅能解决当前的问题,还能提供更好的安全性。对于本地开发环境,如果必须使用HTTP协议,可以考虑以下方案:
- 使用localhost或127.0.0.1访问(这些地址被浏览器视为安全上下文)
- 配置自签名证书进行本地开发
- 使用反向代理(如Nginx)添加TLS层
总结
code-server v4.97.2版本的这一变更反映了现代Web应用对安全性的日益重视。虽然短期内可能给部分用户带来不便,但从长远来看,强制HTTPS有助于提高整体安全性。开发者应尽快适应这一变化,将应用迁移到HTTPS环境下运行。
对于无法立即升级HTTPS基础设施的用户,可以暂时使用v4.96.4版本,但应注意这只是临时解决方案,最终仍需过渡到安全的HTTPS环境。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00