SteamTools在Ubuntu系统下Edge浏览器无法访问GitHub的解决方案
2025-05-09 02:46:40作者:段琳惟
问题背景
在使用SteamTools(原名Watt Toolkit)的Ubuntu用户中,部分用户反馈在Microsoft Edge浏览器中无法正常访问GitHub网站,而同一系统下的Firefox浏览器却能正常访问。这一现象主要发生在Ubuntu 22.04.4 LTS系统环境下,使用SteamTools 3.0.0-rc9版本时出现。
问题分析
经过技术分析,该问题主要由以下几个因素导致:
-
证书信任问题:SteamTools的HTTPS拦截功能需要安装自签名证书到系统信任库中。Edge浏览器可能没有正确识别或信任这个证书。
-
网络配置差异:不同浏览器对系统网络设置的处理方式不同。Firefox有独立的网络设置选项,而Edge通常继承系统网络设置。
-
流量路由异常:从用户提供的截图可见,当问题发生时,Edge浏览器的流量统计显示为直线,表明请求并未通过SteamTools的网络通道。
解决方案
方法一:重新安装并信任证书
- 完全关闭SteamTools服务
- 删除旧版证书(位于
/usr/local/share/ca-certificates/目录) - 重新启动SteamTools并启用GitHub加速
- 按照提示重新安装证书
- 更新系统证书库:
sudo update-ca-certificates
方法二:调整网络模式
- 在SteamTools设置中将网络模式切换为"System"模式
- 确保系统全局网络设置正确指向SteamTools的本地端口(默认127.0.0.1:8866)
- 重启Edge浏览器使设置生效
方法三:检查hosts文件
- 查看
/etc/hosts文件内容 - 确认其中没有异常的GitHub相关域名指向
- 如有修改,恢复为原始状态后保存
深入技术原理
SteamTools的工作原理是通过本地网络服务重定向特定域名的流量,同时使用自签名证书实现HTTPS流量的解密和重新加密。在Linux系统下,这一过程需要:
- 将自签名证书安装到系统信任库
- 正确配置浏览器的网络设置
- 确保没有其他网络配置冲突
Edge浏览器在Linux系统下对证书的处理较为严格,且不完全遵循系统网络设置,这是导致问题的主要原因之一。
替代方案
如果上述方法均无效,可以考虑:
- 使用Firefox浏览器(已证实兼容性更好)
- 更换Linux发行版(有用户反馈在Parrot OS上问题消失)
- 等待SteamTools后续版本对Edge浏览器的兼容性改进
总结
Ubuntu系统下Edge浏览器无法访问GitHub的问题主要源于证书信任和网络配置的兼容性问题。通过正确安装证书、调整网络设置或更换浏览器,大多数情况下可以解决该问题。对于Linux用户,建议优先考虑使用Firefox浏览器以获得更好的兼容性体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
304
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866