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1. ScrapeCraft 抓取失败 local proxy failed 到底卡在哪一环

ScrapeCraft 是一款 AI 驱动的网页抓取编辑器，你可以把它理解成「专为抓取场景做的 Cursor」：在浏览器里新建 Pipeline、填目标 URL、用自然语言描述要抽的字段，它调用大模型帮你生成抓取代码并跑出结构化结果。它适合三类人：需要批量采集商品/文章/榜单的运营和数据分析同学、想快速验证抓取思路的独立开发者、以及把抓取管道接进自己后端服务的工程师。技术栈上后端是 FastAPI + LangGraph + ScrapeGraphAI，前端 React + TypeScript，跑在 Docker Compose 里，模型侧默认走 OpenRouter 的 Kimi-k2。

问题就出在「模型侧」这条链路上。很多人第一次docker compose up -d之后，界面能打开、Pipeline 能建、URL 能加，但一点「生成代码」或「执行抓取」，日志里就冒出local proxy failed或者proxy error、connection refused之类的字样，任务直接中断。这个报错名字很有迷惑性，它听起来像「本地代理挂了」，于是不少人第一反应是去查系统代理、查 Docker 网络、查宿主机端口，折腾半天没结果。

实际排查下来，local proxy failed在 ScrapeCraft 场景里绝大多数不是网络出口问题，而是模型调用链路的 endpoint 与鉴权配置对不上。ScrapeCraft 后端在发起 LLM 请求时，会读取环境变量里的 base URL 和 API Key；如果这个 base URL 指向了一个本地不可达的地址（比如某个只在宿主机生效的转发端口），或者 Key 与 endpoint 不匹配，底层 HTTP 客户端就会在建立连接阶段失败，错误被包装成 proxy 相关的提示抛到前端。换句话说，它报的是「代理失败」，真正病根在「endpoint 配置」。

所以这篇排查清单的思路是：先确认抓取任务和模型调用的完整链路，再把 endpoint 统一改到 TaoToken 的 API 通道，用同一把 Key 打通模型对话与抓取生成，最后用同一个抓取任务复测、对比日志，判断到底是出口不通还是鉴权不对。下面每一步都给可复制的配置片段和验证命令，你照着做就能定位。

2. 接入 TaoToken 前置准备：统一 Key 与 endpoint 的获取与配置

在动手改 ScrapeCraft 之前，先把 TaoToken 这边的「三件套」准备好：Base URL、API Key、Model ID。这三样是后面所有配置的基础，缺一个都会在复测时报错。

Base URL 固定用https://taotoken.net/api，注意这里不要带任何查询参数，末尾也不要多加斜杠，很多 HTTP 客户端对//和尾斜杠敏感，会拼出/v1//chat/completions这种畸形路径。API Key 需要你登录后在控制台生成，路径是 console 页面里的 API Keys 管理，新建一个 Key 复制出来，形如sk-开头的一长串。Model ID 则取决于你要用哪个模型，比如做抓取代码生成，选一个指令跟随能力强的对话模型即可，具体可用列表在模型对话页能看到。

拿到之后，建议先在命令行验证一次，确认 Key 和 endpoint 本身是通的，再去改 ScrapeCraft。这样能把「TaoToken 侧的问题」和「ScrapeCraft 侧的问题」分开，避免两头一起改导致定位困难。验证命令如下：

curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "你的模型ID", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}], "max_tokens": 16 }'

如果返回里带choices数组和一段回复内容，说明 Key、endpoint、模型 ID 三者都对得上。如果返回 401，是 Key 的问题；返回 404，多半是路径拼错；返回model not found，是 Model ID 写错。这一步过了，再进 ScrapeCraft 配置，心里就有底了。

有一点要提醒：TaoToken 是统一的模型 API 通道，你在这里拿到的 Key 可以同时用于模型对话、代码生成等场景，不需要为 ScrapeCraft 单独申请。这也是后面「统一 endpoint」能成立的前提——把 ScrapeCraft 里原本指向 OpenRouter 的配置，整体换成 TaoToken 的 Base URL 和这把 Key，链路就收敛到一条通道上，排查时变量更少。

3. 可复制配置：把 ScrapeCraft 的 endpoint 改到 TaoToken

ScrapeCraft 的模型配置集中在后端环境变量里。你克隆仓库后cp .env.example .env，打开.env会看到OPENROUTER_API_KEY、SCRAPEGRAPH_API_KEY这些字段。我们要做的是把「模型调用」这一路指向 TaoToken，同时保留 ScrapeGraphAI 自己的抓取服务 Key（那是抓取引擎的鉴权，和模型通道是两回事，别混）。

先看.env里需要改的部分，可复制片段如下：

# 模型通道：统一指向 TaoToken OPENAI_API_BASE=https://taotoken.net/api OPENAI_API_KEY=sk-你的TaoTokenKey OPENAI_MODEL=你的模型ID # 兼容部分仍读取 OPENROUTER_ 前缀的代码路径 OPENROUTER_API_BASE=https://taotoken.net/api OPENROUTER_API_KEY=sk-你的TaoTokenKey OPENROUTER_MODEL=你的模型ID # 抓取引擎自身的 Key，保持原样 SCRAPEGRAPH_API_KEY=你的ScrapeGraphAIKey JWT_SECRET=随便一串足够长的随机字符串 DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@db:5432/scrapecraft REDIS_URL=redis://redis:6379/0

这里的关键点是：ScrapeCraft 不同版本的代码可能读OPENROUTER_API_BASE也可能读OPENAI_API_BASE，为了不踩「改了没生效」的坑，两个前缀都写上，值保持一致。Base URL 一律用https://taotoken.net/api，不要写成带/v1的完整路径——大多数 SDK 会自己在后面拼/v1/chat/completions，你多写一层就变成/api/v1/v1/...，直接 404。

如果你用的是 Docker Compose 部署，环境变量是通过docker-compose.yml注入容器的。确认一下 compose 文件里 backend 服务有没有把.env传进去，常见写法是：

services: backend: build: ./backend env_file: - .env environment: - OPENAI_API_BASE=${OPENAI_API_BASE} - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY} - OPENAI_MODEL=${OPENAI_MODEL}

改完.env后，必须重建容器，光restart不会重新读取 env_file：

docker compose down docker compose up -d --build docker compose logs -f backend

盯着 backend 日志，启动阶段如果出现读取配置的打印，确认里面 base URL 是taotoken.net而不是openrouter.ai或某个127.0.0.1地址。这一步是后面复测能不能成功的前提。

4. 验证请求：用同一抓取任务复测并对比日志

配置改完、容器重建后，不要急着建新任务，用之前失败的那个抓取任务复测，这样日志才有可比性。进入 ScrapeCraft 界面，找到那条报local proxy failed的 Pipeline，点执行，同时开一个终端跟后端日志：

docker compose logs -f backend | grep -Ei "proxy|401|403|choices|timeout|connect"

观察日志里模型请求这一段。成功的情况下，你会看到类似「POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions」的请求记录，随后返回 200，接着是解析choices字段、生成抓取代码、进入抓取执行阶段。前端那边，原本卡住的进度条会继续走，结果区出现表格或 JSON。

如果还是失败，日志会告诉你卡在哪。这里给一个对照表，把常见日志特征和对应病根列出来：

复测时还有一个细节：ScrapeCraft 的抓取执行本身也会访问目标网站，如果目标站点慢或拒绝，报错会和模型报错混在一起。区分方法是看报错发生在「生成代码」阶段还是「执行抓取」阶段——前者是模型链路，后者是抓取链路。local proxy failed基本都出现在生成代码阶段，所以优先查模型 endpoint。

实测下来，把 endpoint 统一到 TaoToken 之后，同一任务的日志从「连接本地端口失败」变成「正常返回 choices」，中断消失。这时候你可以再跑两三个不同 URL 的任务，确认不是偶然。

5. 本篇常见错误排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

把上面几类报错拆开讲清楚，方便你对号入座。

401 Unauthorized：最常见。原因通常是 Key 复制时带了首尾空格，或者.env里用了引号包裹导致引号被当成 Key 的一部分。检查方式是进容器打印环境变量：

docker compose exec backend printenv | grep -i api_key

看输出的值是不是干净的sk-...。如果带了引号或空格，去掉重来。另外确认请求头里确实带了Authorization: Bearer，有些老版本代码在自定义 base URL 时忘了加这个头，也会 401。

local proxy failed：这个报错本身不指向代理，而是底层 HTTP 客户端在连接阶段失败后的笼统包装。真正要查的是「它到底往哪个地址发请求」。在.env里把 base URL 改成 TaoToken 后如果还报，说明容器没读到新配置，回到第 3 步确认env_file和重建流程。还有一种情况是宿主机上残留了HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量，被容器继承后所有请求都往那个代理走，代理不可达就报这个错。检查：

docker compose exec backend printenv | grep -i proxy

如果有输出且指向一个不可用地址，在 compose 文件里显式清空：environment: - HTTP_PROXY= - HTTPS_PROXY=。

reading choices 报错：这个错误说明代码拿到了响应，但响应体里没有choices字段。典型原因是 endpoint 返回了一个 HTML 错误页（比如 404 页面）却被当成 JSON 解析。根因还是 Base URL 拼错，多写或少写/v1。回到第 2 步的 curl 验证，确认路径正确。

OAuth 相关报错：如果你在 ScrapeCraft 里启用了需要 OAuth 的模型提供方，或者代码里残留了 OAuth 流程配置，切到 TaoToken 的 Key 鉴权后这些流程会失效。处理方式是关掉 OAuth 相关开关，统一走 Bearer Key。检查.env里有没有OAUTH_开头的残留变量，有就注释掉。

排查顺序建议固定成：先 curl 验证 TaoToken 三件套 → 再确认容器读到的环境变量 → 再看日志里的请求 URL → 最后才怀疑网络出口。按这个顺序，local proxy failed这类问题基本十分钟内能定位。

6. 把链路收敛到一条通道，后续维护更省心

这次排查的核心动作其实就一句话：把 ScrapeCraft 的模型 endpoint 从原来的地址，统一改到 TaoToken 的https://taotoken.net/api，用同一把 Key 打通模型对话和抓取代码生成。链路收敛之后，变量变少，出问题时你只需要验证一个 endpoint、一把 Key、一个 Model ID，不用在多个提供方之间来回猜。

如果你后面还要长期跑抓取任务、接 Agent 或者做批量 Pipeline，可以考虑用 Coding Plan 这类长期方案，把调用配额和 Key 管理固定下来，省得每次调试都临时申请。需要看具体可用模型和 Key 管理，去模型对话页和 API Keys 页面操作即可；接入细节和参数说明在接入文档里有完整对照。抓取任务跑通之后，建议把.env里的配置固化进版本管理（Key 用环境注入，别硬编码），下次换机器直接复用，不用再经历一遍local proxy failed的排查。