Kiro CLI OpenClaw Bridge

Kiro CLI 与 OpenClaw 集成

Local proxy that translates OpenAI/Anthropic API requests into ACP JSON-RPC calls, enabling OpenClaw and other OpenAI-compatible clients to use kiro-cli as the AI backend.

Architecture

OpenClaw / Any Client  ──HTTP──▶  Bridge (FastAPI)  ──stdio──▶  kiro-cli acp
                                  :18788/v1                     JSON-RPC 2.0

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从零开始完整搭建指南

Step 1: 安装 kiro-cli

# 下载安装 kiro-cli（如已安装跳过）
# 参考 kiro 官方文档安装，确保 kiro-cli 在 PATH 中
which kiro-cli  # 验证安装

Step 2: 认证 kiro-cli

kiro-cli login
# 按提示完成登录认证，确保能正常使用
# 验证：
kiro-cli acp --help  # 应显示帮助信息

Step 3: 获取 Bridge

推荐从 GitHub Releases 下载预编译二进制（无需 Python 环境）：

# 下载预编译二进制（约 15MB，支持 Linux/WSL 和 macOS）
# https://github.com/LuoShiXi/kiro-cli-openclaw-bridge/releases

# 或从源码构建：
git clone https://github.com/LuoShiXi/kiro-cli-openclaw-bridge.git
cd kiro-cli-openclaw-bridge

Step 4: 安装 Python 环境（源码运行方式）

# 需要 Python 3.10+
python3 --version  # 验证版本

# 创建虚拟环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

依赖清单（requirements.txt）：

fastapi==0.115.12
uvicorn==0.34.3
pytest==8.3.5
pytest-asyncio==0.25.3
pyinstaller==6.12.0

Step 5: 启动 Bridge

# 方式 A：源码运行
source .venv/bin/activate
python -m acp_openai_bridge.main --cwd /your/project

# 方式 B：使用预编译二进制（如已构建）
./dist/acp-bridge --cwd /your/project

# 方式 C：构建后运行
./build.sh
./dist/acp-bridge --cwd /your/project

指定模型（可选）：

python -m acp_openai_bridge.main --cwd /your/project --model claude-sonnet-4-20250514

启动成功标志：

ACP-to-OpenAI Bridge running at http://127.0.0.1:18788

Step 6: 验证 Bridge 运行

# 健康检查
curl http://127.0.0.1:18788/health
# 应返回：{"status":"ok","acp_available":true}

# 模型列表
curl http://127.0.0.1:18788/v1/models
# 应返回包含 kiro-acp 的模型列表

# 快速测试对话
curl -X POST http://127.0.0.1:18788/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kiro-acp","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}'

Step 7: 配置 OpenClaw

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，在 models.providers 中添加：

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "kiro-b": {
        "api": "openai-completions",
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:18788/v1",
        "apiKey": "any-value",
        "models": [
          {
            "id": "kiro-acp",
            "name": "Kiro ACP",
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  }
}

设置为默认模型（可选），在 agents.defaults 中添加：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "kiro-b/kiro-acp"
      },
      "models": {
        "kiro-b/kiro-acp": {
          "alias": "Kiro"
        }
      }
    }
  }
}

重启 OpenClaw 即可使用。

保存后在 OpenClaw 中选择该 Provider 和 kiro-acp 模型即可开始对话。

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命令行参数

API 端点

流式响应

当 stream: true 时：

1. Bridge 发送 session/prompt 到 ACP 子进程
2. 持续读取 session/update 中的 agent_message_chunk
3. 实时转换为 OpenAI SSE chat.completion.chunk 格式
4. 完成后发送 finish_reason 和 [DONE]

工具执行

Bridge 透传 kiro-cli 的内置能力，所有操作受限于 --cwd 指定的项目目录。建议仅在信任的项目目录中使用，并保持服务绑定在 localhost。

故障排查

平台支持

构建打包

Linux / macOS / WSL：

./build.sh        # 构建单文件可执行程序 → dist/acp-bridge (~15MB)
./build.sh clean  # 清理构建产物

Windows（PowerShell / CMD）：

pip install -r requirements.txt
pyinstaller acp_bridge.spec --clean --noconfirm
.\dist\acp-bridge.exe --cwd C:\your\project

构建后的二进制无需 Python 环境即可运行。

PyInstaller 不支持交叉编译，需在各平台（Windows / macOS / Linux）上分别构建。

项目地址

• GitHub：https://github.com/LuoShiXi/kiro-cli-openclaw-bridge

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