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2025-11-30 22:10:41 +08:00

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AIClient-2-API 🚀

複数のクライアント専用大規模言語モデルAPIGemini CLI、Qwen Code Plus、Kiro Claude...を模擬リクエストし、ローカルのOpenAI互換インターフェースに統一的にラッピングする強力なプロキシ。

AIClient2API はクライアント制限を突破するAPIプロキシサービスで、元々クライアント内でのみ使用可能な無料大規模モデルGemini CLI、Qwen Code Plus、Kiro Claudeなどを、あらゆるアプリケーションから呼び出せる標準OpenAI互換インターフェースに変換します。Node.jsをベースに構築され、OpenAI、Claude、Geminiの3大プロトコル間のインテリジェント変換をサポートし、Cherry-Studio、NextChat、Clineなどのツールで、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash、Qwen3 Coder Plusなどの高度なモデルを大規模に無料で使用できるようにします。プロジェクトはストラテジーパターンとアダプターパターンに基づくモジュラーアーキテクチャを採用し、アカウントプール管理、インテリジェントポーリング、自動フェイルオーバー、ヘルスチェック機構を内蔵し、99.9%のサービス可用性を保証します。

Note

🎉 重要なマイルストーン

  • Ruan Yifeng先生による週刊359号での推薦に感謝します

📅 バージョン更新ログ

  • 2025.11.30 - Antigravityプロトコルサポートの追加、Google内部インターフェース経由でGemini 3 Pro、Claude Sonnet 4.5などのモデルへのアクセスをサポート
  • 2025.11.16 - Ollamaプロトコルサポートの追加、統一インターフェースでサポートされるすべてのモデルにアクセス
  • 2025.11.11 - Web UI管理コントロールコンソールの追加、リアルタイム設定管理与健康状態モニタリングをサポート
  • 2025.11.06 - Gemini 3 プレビュー版のサポートを追加、モデル互換性とパフォーマンス最適化を向上
  • 2025.10.18 - Kiroオープン登録、新規アカウントに500クレジット付与、Claude Sonnet 4.5を完全サポート
  • 2025.09.01 - Qwen Code CLIを統合、qwen3-coder-plusモデルサポートを追加
  • 2025.08.29 - アカウントプール管理機能をリリース、マルチアカウントポーリング、自動フェイルオーバー、自動ダウングレード戦略をサポート
    • 設定方法config.jsonにPROVIDER_POOLS_FILE_PATHパラメータを追加
    • 参考設定:provider_pools.json

💡 コアアドバンテージ

🎯 統一アクセス、ワンストップ管理

  • マルチモデル統一インターフェース標準OpenAI互換プロトコルを通じて、一度の設定でGemini、Claude、GPT、Qwen Code、Kimi K2、GLM-4.6などの主流大規模モデルにアクセス
  • 柔軟な切り替えメカニズム起動パラメータ、Pathルーティング、環境変数の3つの方法で動的にモデルを切り替え、異なるシナリオのニーズに対応
  • ゼロコスト移行OpenAI API仕様と完全互換、Cherry-Studio、NextChat、Clineなどのツールを変更なしで使用可能
  • マルチプロトコルインテリジェント変換OpenAI、Claude、Geminiの3大プロトコル間のインテリジェント変換をサポートし、クロスプロトコルモデル呼び出しを実現
    • OpenAIプロトコルでClaudeモデルを呼び出すclaude-customまたはclaude-kiro-oauthプロバイダーを使用
    • OpenAIプロトコルでGeminiモデルを呼び出すgemini-cli-oauthプロバイダーを使用
    • ClaudeプロトコルでGeminiモデルを呼び出すgemini-cli-oauthプロバイダーを使用
    • ClaudeプロトコルでOpenAIモデルを呼び出すopenai-customまたはopenai-qwen-oauthプロバイダーを使用

🚀 制限を突破、効率を向上

  • 公式制限の回避OAuth認証メカニズムを利用して、Geminiなどの無料APIのレート制限と割り当て制限を効果的に突破
  • 無料高度モデルKiro APIモードでClaude Sonnet 4.5を無料使用、Qwen OAuthモードでQwen3 Coder Plusを使用し、使用コストを削減
  • インテリジェントアカウントプールスケジューリングマルチアカウントポーリング、自動フェイルオーバー、設定ダウングレードをサポートし、99.9%のサービス可用性を保証

🛡️ 安全で制御可能、データ透明

  • フルチェーンログ記録:すべてのリクエストとレスポンスデータをキャプチャし、監査とデバッグをサポート
  • プライベートデータセット構築:ログデータに基づいて専用トレーニングデータセットを迅速に構築
  • システムプロンプト管理オーバーライドと追加の2つのモードをサポートし、統一された基本指示と個別拡張の完璧な組み合わせを実現

🔧 開発者フレンドリー、拡張が容易

  • モジュラーアーキテクチャストラテジーパターンとアダプターパターンに基づき、新しいモデルプロバイダーの追加はわずか3ステップ
  • 完全なテストカバレッジ統合テストと単体テストのカバレッジ90%+、コード品質を保証
  • コンテナ化デプロイDockerサポートを提供、ワンクリックデプロイ、クロスプラットフォーム実行
  • MCPプロトコルサポートModel Context Protocolと完全互換、機能を簡単に拡張

📑 クイックナビゲーション


🎨 モデルプロトコルとプロバイダー関係図

本プロジェクトは異なるプロトコルを通じて複数のモデルプロバイダーをサポートします。以下はそれらの関係の概要です:

  • OpenAIプロトコル (P_OPENAI)openai-customgemini-cli-oauthclaude-customclaude-kiro-oauthopenai-qwen-oauthopenaiResponses-customモデルプロバイダーによって実装。
  • Claudeプロトコル (P_CLAUDE)claude-customclaude-kiro-oauthgemini-cli-oauthopenai-customopenai-qwen-oauthopenaiResponses-customモデルプロバイダーによって実装。
  • Geminiプロトコル (P_GEMINI)gemini-cli-oauthモデルプロバイダーによって実装。

詳細な関係図:


 graph TD
     subgraph Core_Protocols["コアプロトコル"]
         P_OPENAI[OpenAI Protocol]
         P_GEMINI[Gemini Protocol]
         P_CLAUDE[Claude Protocol]
     end

     subgraph Supported_Model_Providers["サポートモデルプロバイダー"]
         MP_OPENAI[openai-custom]
         MP_GEMINI[gemini-cli-oauth]
         MP_CLAUDE_C[claude-custom]
         MP_CLAUDE_K[claude-kiro-oauth]
         MP_QWEN[openai-qwen-oauth]
         MP_OPENAI_RESP[openaiResponses-custom]
     end

     P_OPENAI ---|サポート| MP_OPENAI
     P_OPENAI ---|サポート| MP_QWEN
     P_OPENAI ---|サポート| MP_GEMINI
     P_OPENAI ---|サポート| MP_CLAUDE_C
     P_OPENAI ---|サポート| MP_CLAUDE_K
     P_OPENAI ---|サポート| MP_OPENAI_RESP
 
     P_GEMINI ---|サポート| MP_GEMINI
 
     P_CLAUDE ---|サポート| MP_CLAUDE_C
     P_CLAUDE ---|サポート| MP_CLAUDE_K
     P_CLAUDE ---|サポート| MP_GEMINI
     P_CLAUDE ---|サポート| MP_OPENAI
     P_CLAUDE ---|サポート| MP_QWEN
     P_CLAUDE ---|サポート| MP_OPENAI_RESP

     style P_OPENAI fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
     style P_GEMINI fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px
     style P_CLAUDE fill:#cfc,stroke:#333,stroke-width:2px


🔧 使用方法

🚀 install-and-run スクリプトでクイックスタート

AIClient-2-APIを使い始める最も簡単な方法は、自動的にインストールと起動を実行するスクリプトを使用することです。Linux/macOS版とWindows版の2つのバージョンを提供

Linux/macOS ユーザー向け

# スクリプトに実行権限を付与して実行
chmod +x install-and-run.sh
./install-and-run.sh

Windows ユーザー向け

# バッチファイルを実行
install-and-run.bat

スクリプトの機能

install-and-run スクリプトは自動的に以下の操作を実行します:

  1. Node.js インストール確認Node.js がインストールされているかを確認し、不足の場合はダウンロードリンクを提供
  2. 依存関係管理node_modules が存在しない場合、npm 依存関係を自動インストール
  3. ファイル検証:すべての必要なプロジェクトファイルが存在することを確認
  4. サーバー起動http://localhost:3000 で API サーバーを起動
  5. Web UI アクセス:管理コンソールへの直接アクセスを提供

スクリプト実行例

========================================
  AI Client 2 API 快速インストール起動スクリプト
========================================

[確認] Node.js がインストールされているかを確認中...
✅ Node.js がインストールされています、バージョン: v20.10.0
✅ package.json ファイルが見つかりました
✅ node_modules ディレクトリが既に存在しています
✅ プロジェクトファイルの確認が完了しました

========================================
  AI Client 2 API サーバーを起動中...
========================================

🌐 サーバーは http://localhost:3000 で起動します
📖 管理インターフェースを表示するには http://localhost:3000 にアクセス
⏹️  サーバーを停止するには Ctrl+C を押してください

💡 ヒント:スクリプトは自動的に依存関係をインストールし、サーバーを起動します。問題が発生した場合、スクリプトは明確なエラーメッセージと解決案を提供します。


📋 コア機能

Web UI管理コントロールコンソール

Web UI

以下の機能モジュールを備えたWeb管理インターフェース

📊 ダッシュボード:システム概要、インタラクティブなルーティング例、クライアント設定ガイド

⚙️ 設定管理全プロバイダーGemini、OpenAI、Claude、Kiro、Qwenのリアルタイムパラメータ修正、高度設定、ファイルアップロード対応

🔗 プロバイダープール:アクティブ接続監視、プロバイダー健全性統計、有効化/無効化管理

📁 設定ファイルOAuth資格情報の集中管理、検索フィルタリング、ファイル操作機能

📜 リアルタイムログ:システムログとリクエストログのライブ表示、管理コントロール付き

🔐 ログイン:認証が必要(デフォルト:admin123pwdファイルで変更可能)

アクセス:http://localhost:3000 → ログイン → サイドバーナビゲーション → 即座有効

MCPプロトコルサポート

本プロジェクトは**Model Context Protocol (MCP)**と完全互換で、MCPをサポートするクライアントとシームレスに統合し、強力な機能拡張を実現します。

マルチモーダル入力機能

画像、ドキュメントなど様々なタイプの入力をサポートし、よりリッチなインタラクティブ体験とより強力なアプリケーションシナリオを提供します。

最新モデルサポート

以下の最新大規模モデルをシームレスにサポート、config.jsonで対応するOpenAIまたはClaude互換インターフェースを設定するだけで使用可能

  • Kimi K2 - 月之暗面の最新フラッグシップモデル
  • GLM-4.5 - 智譜AIの最新バージョン
  • Qwen Code - アリババ通義千問のコード専用モデル
  • Gemini 3 - Googleの最新プレビューモデル
  • Claude Sonnet 4.5 - Anthropicの最新フラッグシップモデル

🔐 認証設定ガイド

Gemini CLI OAuth設定

  1. OAuth認証情報の取得Google Cloud Consoleにアクセスしてプロジェクトを作成し、Gemini APIを有効化
  2. 初回認証Geminiサービス使用後、コマンドラインにGoogle認証ページが表示されるので、ページをブラウザにコピーして認証し、コマンドラインに戻る
  3. 認証情報の保存:認証成功後、oauth_creds.jsonファイルが自動生成され、~/.geminiディレクトリに保存される
  4. プロジェクト設定有効なGoogle CloudプロジェクトIDを提供する必要があり、起動パラメータ--project-idで指定可能

Qwen Code OAuth設定

  1. 初回認証:サービス起動後、システムが自動的にブラウザで認証ページを開く
  2. 認証情報の保存:認証成功後、oauth_creds.jsonファイルが自動生成され、~/.qwenディレクトリに保存される
  3. 推奨パラメータ:最良の結果を得るために公式デフォルトパラメータを使用
    {
      "temperature": 0,
      "top_p": 1
    }
    

Kiro API設定

  1. 環境準備Kiroクライアントをダウンロードしてインストール
  2. 認証完了:クライアントでアカウントにログインし、kiro-auth-token.json認証情報ファイルを生成
  3. ベストプラクティスClaude Codeとの併用を推奨、最適な体験を得られる
  4. 重要なお知らせKiroサービス使用ポリシーが更新されました、最新の使用制限と条件については公式ウェブサイトをご確認ください

アカウントプール管理設定

  1. プール設定ファイルの作成provider_pools.json.example を参考に設定ファイルを作成します
  2. プールパラメータの設定config.json で PROVIDER_POOLS_FILE_PATH を設定し、プール設定ファイルを指定します
  3. 起動パラメータ設定--provider-pools-file <path> パラメータを使用してプール設定ファイルのパスを指定します
  4. ヘルスチェック:システムは定期的にヘルスチェックを自動実行し、健全でないプロバイダーを削除します

OpenAI Responses API

  • 適用シナリオCodexなど、OpenAI Responses APIを使用した構造化対話が必要なシナリオに適用
  • 設定方法
    • 方法1config.jsonMODEL_PROVIDERopenaiResponses-customに設定
    • 方法2起動パラメータ--model-provider openaiResponses-customを使用
    • 方法3パスルーティング/openaiResponses-customを使用
  • 必須パラメータ有効なAPIキーとベースURLを提供

🔄 モデルプロバイダー切り替え

本プロジェクトは2つの柔軟なモデル切り替え方法を提供し、異なる使用シナリオのニーズに対応します。

APIリクエストパスでプロバイダー識別子を指定して即座に切り替え

ルートパス 説明 使用ケース
/claude-custom 設定ファイルのClaude APIを使用 公式Claude API呼び出し
/claude-kiro-oauth Kiro OAuth経由でClaudeにアクセス Claude Sonnet 4.5の無料使用
/openai-custom OpenAIプロバイダーでリクエストを処理 標準OpenAI API呼び出し
/gemini-cli-oauth Gemini CLI OAuth経由でアクセス Gemini無料制限の突破
/openai-qwen-oauth Qwen OAuth経由でアクセス Qwen Code Plusの使用
/openaiResponses-custom OpenAI Responses API 構造化対話シナリオ
/ollama Ollama APIプロトコル サポートされるすべてのモデルへの統一アクセス

使用例

# Cline、Kiloなどのプログラミングエージェントで設定
API_ENDPOINT=http://localhost:3000/claude-kiro-oauth
 
# 直接API呼び出し
curl http://localhost:3000/gemini-cli-oauth/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gemini-2.0-flash-exp","messages":[...]}'

Ollamaプロトコル使用例

本プロジェクトはOllamaプロトコルをサポートしており、統一インターフェースを通じてすべてのサポートモデルにアクセスできます。Ollamaエンドポイントは/api/tags/api/chat/api/generateなどの標準インターフェースを提供します。

Ollama API呼び出し例

  1. 利用可能なすべてのモデルをリスト表示
curl http://localhost:3000/ollama/api/tags
  1. チャットインターフェース
curl http://localhost:3000/ollama/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "[Claude] claude-sonnet-4.5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "こんにちは"}
    ]
  }'
  1. モデルプレフィックスを使用してプロバイダーを指定
  • [Kiro] - Kiro APIを使用してClaudeモデルにアクセス
  • [Claude] - 公式Claude APIを使用
  • [Gemini CLI] - Gemini CLI OAuth経由でアクセス
  • [OpenAI] - 公式OpenAI APIを使用
  • [Qwen CLI] - Qwen OAuth経由でアクセス

📁 認証ファイル保存パス

各サービスの認証情報ファイルのデフォルト保存場所:

サービス デフォルトパス 説明
Gemini ~/.gemini/oauth_creds.json OAuth認証情報
Kiro ~/.aws/sso/cache/kiro-auth-token.json Kiro認証トークン
Qwen ~/.qwen/oauth_creds.json Qwen OAuth認証情報
Antigravity ~/.antigravity/oauth_creds.json Antigravity OAuth認証情報

説明~はユーザーホームディレクトリを表しますWindows: C:\Users\ユーザー名、Linux/macOS: /home/ユーザー名または/Users/ユーザー名

カスタムパス:設定ファイルの関連パラメータまたは環境変数でカスタム保存場所を指定可能


🚀 プロジェクト起動パラメータ

本プロジェクトは豊富なコマンドラインパラメータ設定をサポートし、必要に応じてサービスの動作を柔軟に調整できます。以下は機能別にグループ化されたすべての起動パラメータの詳細説明です:

🔧 サーバー設定パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--host string localhost サーバーリッスンアドレス
--port number 3000 サーバーリッスンポート
--api-key string 123456 認証用APIキー

🤖 モデルプロバイダー設定パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--model-provider string gemini-cli-oauth AIモデルプロバイダー、選択可能値openai-custom, claude-custom, gemini-cli-oauth, claude-kiro-oauth, openai-qwen-oauth, openaiResponses-custom, gemini-antigravity

🧠 OpenAI互換プロバイダーパラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--openai-api-key string null OpenAI APIキーmodel-provideropenai-customの場合必須)
--openai-base-url string null OpenAI APIベースURLmodel-provideropenai-customの場合必須)

🖥️ Claude互換プロバイダーパラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--claude-api-key string null Claude APIキーmodel-providerclaude-customの場合必須)
--claude-base-url string null Claude APIベースURLmodel-providerclaude-customの場合必須)

🔐 Gemini OAuth認証パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--gemini-oauth-creds-base64 string null Gemini OAuth認証情報のBase64文字列model-providergemini-cli-oauthの場合オプション、--gemini-oauth-creds-fileと二者択一)
--gemini-oauth-creds-file string null Gemini OAuth認証情報JSONファイルパスmodel-providergemini-cli-oauthの場合オプション、--gemini-oauth-creds-base64と二者択一)
--project-id string null Google CloudプロジェクトIDmodel-providergemini-cli-oauthの場合必須)

🎮 Kiro OAuth認証パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--kiro-oauth-creds-base64 string null Kiro OAuth認証情報のBase64文字列model-providerclaude-kiro-oauthの場合オプション、--kiro-oauth-creds-fileと二者択一)
--kiro-oauth-creds-file string null Kiro OAuth認証情報JSONファイルパスmodel-providerclaude-kiro-oauthの場合オプション、--kiro-oauth-creds-base64と二者択一)

🐼 Qwen OAuth認証パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--qwen-oauth-creds-file string null Qwen OAuth認証情報JSONファイルパスmodel-provideropenai-qwen-oauthの場合必須)

🌌 Antigravity OAuth認証パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--antigravity-oauth-creds-file string null Antigravity OAuth認証情報JSONファイルパスmodel-providergemini-antigravityの場合オプション)

🔄 OpenAI Responses APIパラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--model-provider string openaiResponses-custom モデルプロバイダー、OpenAI Responses API使用時はopenaiResponses-customに設定
--openai-api-key string null OpenAI APIキーmodel-provideropenaiResponses-customの場合必須)
--openai-base-url string null OpenAI APIベースURLmodel-provideropenaiResponses-customの場合必須)

📝 システムプロンプト設定パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--system-prompt-file string input_system_prompt.txt システムプロンプトファイルパス
--system-prompt-mode string overwrite システムプロンプトモード、選択可能値overwrite上書き、append追加

📊 ログ設定パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--log-prompts string none プロンプトログモード、選択可能値consoleコンソール、fileファイル、noneなし
--prompt-log-base-name string prompt_log プロンプトログファイルベース名

🔄 リトライ機構パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--request-max-retries number 3 APIリクエスト失敗時の自動リトライ最大回数
--request-base-delay number 1000 自動リトライ間の基本遅延時間(ミリ秒)、各リトライ後に遅延が増加

定期タスクパラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--cron-near-minutes number 15 OAuthトークンリフレッシュタスクの間隔時間
--cron-refresh-token boolean true OAuthトークン自動リフレッシュタスクを有効にするか

🎯 アカウントプール設定パラメータ

パラメータ タイプ デフォルト値 説明
--provider-pools-file string null プロバイダーアカウントプール設定ファイルパス

使用例

# 基本的な使用法
node src/api-server.js

# ポートとAPIキーを指定
node src/api-server.js --port 8080 --api-key my-secret-key

# OpenAIプロバイダーを使用
node src/api-server.js --model-provider openai-custom --openai-api-key sk-xxx --openai-base-url https://api.openai.com/v1

# Claudeプロバイダーを使用
node src/api-server.js --model-provider claude-custom --claude-api-key sk-ant-xxx --claude-base-url https://api.anthropic.com

# OpenAI Responses APIプロバイダーを使用
node src/api-server.js --model-provider openaiResponses-custom --openai-api-key sk-xxx --openai-base-url https://api.openai.com/v1

# Geminiプロバイダーを使用Base64認証情報
node src/api-server.js --model-provider gemini-cli-oauth --gemini-oauth-creds-base64 eyJ0eXBlIjoi... --project-id your-project-id

# Geminiプロバイダーを使用認証情報ファイル
node src/api-server.js --model-provider gemini-cli-oauth --gemini-oauth-creds-file /path/to/credentials.json --project-id your-project-id

# システムプロンプトを設定
node src/api-server.js --system-prompt-file custom-prompt.txt --system-prompt-mode append

# ログを設定
node src/api-server.js --log-prompts console
node src/api-server.js --log-prompts file --prompt-log-base-name my-logs

# アカウントプールの設定
node src/api-server.js --provider-pools-file ./provider_pools.json

# 完全な例
node src/api-server.js \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 3000 \
  --api-key my-secret-key \
  --model-provider gemini-cli-oauth \
  --project-id my-gcp-project \
  --gemini-oauth-creds-file ./credentials.json \
  --system-prompt-file ./custom-system-prompt.txt \
  --system-prompt-mode overwrite \
  --log-prompts file \
  --prompt-log-base-name api-logs \
  --provider-pools-file ./provider_pools.json

📄 オープンソースライセンス

本プロジェクトは GNU General Public License v3 (GPLv3) オープンソースライセンスに従います。詳細はルートディレクトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

🙏 謝辞

本プロジェクトの開発は公式Google Gemini CLIから大きなインスピレーションを受け、Cline 3.18.0版 gemini-cli.ts の一部のコード実装を参考にしました。ここにGoogle公式チームとCline開発チームの優れた仕事に心より感謝申し上げます

貢献者リスト

AIClient-2-APIプロジェクトに貢献してくれたすべての開発者に感謝します

Contributors

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⚠️ 免責事項

使用リスクの注意

本プロジェクトAIClient-2-APIは学習と研究目的のみです。ユーザーは本プロジェクト使用時、すべてのリスクを自己負担する必要があります。作者は本プロジェクトの使用により生じた直接的、間接的、結果的損失について一切の責任を負いません。

サードパーティサービスの責任説明

本プロジェクトはAPIプロキシツールであり、AIモデルサービスを提供していません。すべてのAIモデルサービスは対応するサードパーティプロバイダーGoogle、OpenAI、Anthropicなどにより提供されます。ユーザーが本プロジェクトを通じてこれらのサードパーティサービスにアクセスする際は、各サードパーティサービスの利用規約とポリシーを遵守する必要があります。作者はサードパーティサービスの可用性、品質、セキュリティ、合法性について責任を負いません。

データプライバシー説明

本プロジェクトはローカルで実行され、ユーザーのデータを収集またはアップロードしません。ただし、ユーザーは本プロジェクト使用時、APIキーやその他の機密情報を保護することに注意する必要があります。定期的にAPIキーを確認・更新し、安全でないネットワーク環境での本プロジェクトの使用を避けることを推奨します。

法的コンプライアンスの注意

ユーザーは本プロジェクト使用時、所在国/地域の法律法規を遵守する必要があります。本プロジェクトを違法な目的に使用することは厳禁です。ユーザーが法律法規に違反したことによるいかなる結果も、ユーザー自身がすべての責任を負うものとします。