OAuth 2 Provider 技术文档
1. 安装指南
在开始使用 OAuth 2 Provider 模块之前,您需要确保已经安装了 Node.js。以下是安装 OAuth 2 Provider 的步骤:
-
使用 npm 安装 OAuth 2 Provider:
npm install oauth2-provider -
在您的应用程序的
package.json文件中指定版本范围,以避免未来版本的不兼容问题。例如,对于 1.x 版本:"oauth2-provider": "1.x"
2. 项目使用说明
OAuth 2 Provider 是一个适用于 Connect 和 Express 的 Node.js 模块,允许您实现支持服务器端(代码)和客户端(令牌)OAuth 流的 OAuth2 服务器(提供者)。
该模块非常可定制,因此您需要(目前必须)处理 OAuth 令牌存储和客户端列表。在未来,将提供基于 Mongo 或 Redis 的抽象,这样您就无需关心任何类型的存储。
要将 OAuth 2 Provider 添加到您的 Connect 或 Express 应用程序中,请将其作为中间件添加:
- 确保启用了
bodyParser和query中间件。 - OAuth2Provider 实例提供了两个中间件:
oauth(): OAuth 流的入口和访问令牌生成。login(): 保护资源的访问控制。
OAuth2Provider 触发的最重要的事件是 access_token,它允许您设置请求,就像它已经被验证一样。例如,为了支持对受保护 URL 的 cookie 身份验证和 OAuth 访问,您可以填充 req.session.user,这样个别 URL 就不必关心使用了哪种类型的身份验证。
3. 项目API使用文档
OAuth 2 Provider 模块提供以下核心API:
oauth(): 用于初始化 OAuth 流并处理访问令牌的生成。login(): 用于受保护资源的访问控制。
此外,模块会触发以下事件:
access_token: 当访问令牌被生成时触发,可用于设置请求的验证状态。client_auth: 用于处理信任客户端的客户端认证(也称为 xAuth),通过交换用户名和密码来获取访问令牌。
4. 项目安装方式
OAuth 2 Provider 的安装方式如下:
-
使用 npm 安装:
npm install oauth2-provider -
在
package.json中指定版本范围:"oauth2-provider": "1.x"
安装完成后,您可以通过示例代码来测试模块的功能。在 examples/simple_express4 目录下运行 npm install,然后执行以下命令:
node app.js
随后访问 <http://localhost:8081/login> 获取访问 <http://localhost:8081/secret> 的权限,或者使用 OAuth 获取访问令牌。
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