如何免费生成MobaXterm密钥?超简单的MobaXterm-Keygen使用教程 🚀
MobaXterm-Keygen是一款基于Python开发的开源密钥生成工具,专为MobaXterm终端软件设计,帮助用户快速生成专业版许可证密钥。该工具由DoubleLabyrinth最初开发,现由mzjdy在GitHub上维护,采用GPL-3.0开源协议,支持自定义用户信息和软件版本,无需复杂配置即可完成密钥生成。
📌 什么是MobaXterm-Keygen?
MobaXterm是一款功能强大的终端工具,集成了SSH、X11服务器、文件传输等多种功能,广泛用于开发者和系统管理员。而MobaXterm-Keygen则是为其生成授权文件的轻量级工具,通过Python脚本实现密钥算法,用户只需输入用户名和软件版本,即可一键生成可用的.mxtpro许可证文件。
✨ 核心功能亮点
- 纯Python实现:无需依赖复杂库,直接运行脚本即可
- 自定义配置:支持指定用户名和目标MobaXterm版本
- 快速生成:3步完成密钥创建,全程不到1分钟
- 开源免费:遵循GPL-3.0协议,代码完全透明可审计
📸 工具运行效果展示

图:MobaXterm-Keygen生成密钥成功的终端截图,显示自定义许可证文件路径
🔧 超详细安装使用步骤
1️⃣ 准备环境(前置条件)
确保系统已安装:
- Python 3.6+(推荐3.8以上版本)
- Git(用于克隆项目仓库)
2️⃣ 克隆项目到本地
打开终端,执行以下命令获取源码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/moba/MobaXterm-keygen
cd MobaXterm-keygen
3️⃣ 生成MobaXterm密钥
在项目目录下运行脚本,格式为:
python MobaXterm-Keygen.py "你的用户名" 软件版本号
举个栗子 🌰
为用户"DevUser"生成MobaXterm v20.2的密钥:
python MobaXterm-Keygen.py "DevUser" 20.2
成功执行后会显示:
[*] Success!
[*] File generated: /当前路径/Custom.mxtpro
[*] Please move or copy the newly-generated file to MobaXterm's installation path.
4️⃣ 应用许可证文件
- 找到生成的
Custom.mxtpro文件(位于项目根目录) - 将其复制到MobaXterm安装目录:
- Windows:
C:\Program Files\Mobatek\MobaXterm - macOS/Linux:根据实际安装路径调整
- Windows:
- 重启MobaXterm,软件将自动识别许可证
💡 实用场景与最佳实践
🌟 个人开发者必备
对于经常使用SSH远程服务器或需要X11转发的开发者,通过该工具可免费体验MobaXterm专业版功能,节省软件订阅费用。
🏫 教育机构批量部署
在教学环境中,管理员可通过脚本批量生成许可证,统一配置实验室电脑,让学生无需单独激活即可使用完整功能。
⚠️ 重要注意事项
⚠️ 法律声明:本工具仅供学习和测试使用,请尊重软件版权,商业用途建议购买官方授权。使用未经授权的许可证可能违反MobaXterm的EULA协议。
🛠️ 常见问题解决
Q:生成密钥后软件不识别怎么办?
A:检查以下几点:
- 确保输入的版本号与安装的MobaXterm一致(格式如
20.2) - 确认
Custom.mxtpro已正确放置到安装目录 - 尝试以管理员权限运行MobaXterm
Q:支持最新版MobaXterm吗?
A:工具会随官方版本更新而维护,建议使用前查看项目更新日志,确保兼容性。
📚 项目结构与核心文件
- 主程序:
MobaXterm-Keygen.py(实现密钥生成算法) - 许可证:
LICENSE(GPL-3.0开源协议说明) - 使用文档:
README.md(包含详细命令说明)
🎯 总结
MobaXterm-Keygen凭借其简洁的设计和高效的密钥生成能力,成为MobaXterm用户的实用工具。通过本文的3步教程,即使是新手也能轻松完成密钥配置。记住,开源工具的价值在于学习和分享,合法合规使用才是长久之道。如果觉得该工具有用,不妨给项目点个Star支持开发者!
提示:本文仅提供技术学习参考,所有软件使用请遵守当地法律法规和软件许可协议。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00