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FlowKit 是一套用 AI agent 自动化 Google Flow 视频创作的开源系统，由本地 FastAPI 服务、Chrome 扩展桥和 Web Dashboard 组成。本文讲解FlowKit 安全部署的三大要点——端口隔离、反向代理与远程集成，帮助你在不暴露任何服务的前提下，稳定运行这套 AI 视频生成工作流。

一、部署前必知：FlowKit 的 4 个端口

安全部署的第一步是认清每个端口的职责。FlowKit 默认全部监听本地回环地址127.0.0.1，天然隔离在局域网之外，这一设计直接来自 agent/config.py：

🛡️ 核心原则：不要主动扩大监听范围。API_HOST/WS_HOST保持默认值127.0.0.1，攻击面即为零。

二、端口隔离：127.0.0.1 就是最小攻击面

FlowKit 有一个特殊约束：Chrome 扩展在 extension/background.js 中硬编码了ws://127.0.0.1:9222，并且所有 Flow 生成请求必须在已登录flow.google.com的浏览器标签页内签名发出。这意味着：

• 安装了扩展的 Chrome 与 FlowKit agent必须运行在同一台机器上；
• 端口9222和8100永远不需要对外网开放，隔离是架构层面的，而非可选配置。

扩展连接成功后，用一条命令即可验证本机服务状态：

curl http://127.0.0.1:8100/health # {"status":"ok","extension_connected":true}

安全建议：

• ✅ 保持默认监听地址，任何需要远程访问的场景都通过"代理"或"隧道"解决（见下文）；
• ✅ 使用 setup.sh 一键完成环境检查与 venv 创建，减少手工配置出错；
• ❌ 避免随手设置API_HOST=0.0.0.0——除非你明确知道要暴露什么、由谁保护。

三、反向代理：让 Dashboard 与 API 同域、带 TLS

开发环境：Vite 代理已内置

Dashboard 在开发模式下走 Vite 反向代理，dashboard/vite.config.ts 将/api、/ws、/health转发到http://127.0.0.1:8100。浏览器始终只访问 Dashboard 自身地址，8100 端口对浏览器"隐身"。

生产环境：同源 WebSocket + 服务端 Origin 校验

Dashboard 的实时事件流采用同源连接策略——dashboard/src/api/useWebSocket.ts 根据页面协议自动选择ws:或wss:，并连接到当前站点自身的/ws/dashboard。服务端还做了第二道防线：agent/main.py 会拒绝 Origin 不是127.0.0.1/localhost/chrome-extension://的跨源 WebSocket 连接。

如果确实需要让团队通过浏览器访问 Dashboard，推荐用Nginx / Caddy 反向代理 + TLS终结在 8100 之前，而不是直接开放端口：

server { listen 443 ssl; # ssl_certificate ...; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8100; } location /ws/dashboard { proxy_pass http://127.0.0.1:8100; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; } }

⚠️ 注意：FlowKit 的 CORS 中间件配置较为宽松（agent/main.py 允许所有来源），因此访问控制务必交给代理层完成——在 Nginx 层做 IP 白名单、Basic Auth 或 Cloudflare 隧道，比修改应用代码更稳妥。

四、远程集成：SSH 隧道 + 密钥管理

SSH 隧道：远程机器的标准姿势

由于扩展必须与 agent 同机运行，"远程集成"的正确姿势是：agent 跑在服务器（上面装有 Chrome 和已登录的 Flow 标签页），你的工作机通过 SSH 隧道把端口拉回本地：

# 把服务器上的 8100 / 9222 映射到本地，隧道之外零暴露 ssh -L 8100:127.0.0.1:8100 -L 9222:127.0.0.1:9222 user@your-server

隧道建立后，本地的 Dashboard、curl、AI agent 技能脚本都照常使用127.0.0.1，无需改任何配置。断开隧道即收回全部访问权限。

密钥与凭据管理

FlowKit 涉及多处敏感凭据，部署时请遵循以下清单：

systemd 部署的额外注意：若使用PrivateTmp=yes做服务隔离，调用方与 FlowKit 看到的/tmp不是同一个——此时外部调用方应使用 multipart 上传端点（POST /api/flow/upload-image-file）传文件，而不是file_path本地路径模式，详见 README.md。

五、部署后自检清单

按顺序执行以下检查，全部通过即可放心投入生产：

• curl http://127.0.0.1:8100/health返回extension_connected: true
• ss -lntp | grep -E ':(8100|9222)'确认两个端口只绑定127.0.0.1
• 代理链路下 HTTPS 证书有效，/ws/dashboard可正常握手（即wss可用）
• 仓库内无 API Key、OAuth token 等敏感文件
• 限流参数符合预期：FLOW_MAX_CONCURRENT（默认 5）与FLOW_COOLDOWN_S（默认 10 秒）可防止触发 Google 的异常活动风控（PUBLIC_ERROR_UNUSUAL_ACTIVITY），保护你的账号

小结

FlowKit 的安全部署可以浓缩为三句话：

1. 端口隔离：保持8100/9222只监听127.0.0.1，这是架构默认值，不要打破它；
2. 代理访问：所有对外访问经 Nginx / Caddy 反向代理终结 TLS，访问控制放在代理层；
3. 隧道远程：远程机器用 SSH 本地端口转发，密钥只走环境变量。

遵循这套 FlowKit 安全部署实践，你既能享受 AI agent 全自动生成视频的效率，又把整个系统牢牢锁在本机回环地址之内。