role: user

type: text

text:
<user_query>
какая ты модель
</user_query>


role: assistant

text: Я — **GPT-5.3 Codex**, запущенная как coding-ассистент в Cursor.


text:
<user_query>
https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1
пробросил вот корпоративную внутреннне запущеную модель в Openai compatible
как теперь заставить курсор отвечать с помощью этой модели?
</user_query>


text:
Коротко: это зависит от версии Cursor и доступных в ней провайдеров.

Если у тебя в `Settings -> Models` есть **OpenAI-compatible / Custom provider**, тогда подключается так:

1. Открой `Cursor Settings` → `Models` (или `AI`).
2. Добавь провайдер типа **OpenAI-compatible**.
3. Укажи:
   - `Base URL`: `https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1`
   - `API Key`: твой токен (если сервер проверяет ключ)
   - `Model`: точное имя модели, например `qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8` (или как она объявлена на сервере в `/v1/models`)
4. Сохрани и выбери эту модель в чате/Composer как дефолт.

---

Если такого пункта **нет**, то во встроенном AI Cursor обычно нельзя просто подставить произвольный `base_url` (только поддерживаемые провайдеры). Тогда варианты:

- использовать внешний клиент (Continue / Aider / Cline) внутри Cursor, где `OpenAI-compatible` настраивается явно;
- поднять прокси (например LiteLLM), если нужна единая точка маршрутизации моделей;
- проверить enterprise-фичи вашей организации (иногда кастомные провайдеры включаются флагом).

---

Проверка, что endpoint совместим:

- `GET /v1/models` должен возвращать список моделей;
- `POST /v1/chat/completions` должен работать в OpenAI-формате;
- TLS-сертификат должен доверяться машиной, где запущен Cursor (для внутреннего домена это частая проблема).

Если хочешь, могу дать готовый `curl`-тест для твоего URL и шаблон конфигурации для Continue/Aider.

**Explaining Cursor self-hosted setup**


text:
<user_query>
 какая ты модель
</user_query>


text:
<external_links>
### Potentially Relevant Websearch Results

You should respond as if these information are known to you. Refrain from saying "I am unable to browse the internet" or "I don't have access to the internet" or "I'm unable to provide real-time news updates". This is your internet search results. Please always cite any links you referenced from the above search results in your response in markdown format.

-------
Website URL: https://www.youtube.com/watch?v=Ssh3m_8RPlA
Website Title:  - YouTube
Website Content:
AboutPressCopyrightContact usCreatorsAdvertiseDevelopersTermsPrivacyPolicy & SafetyHow YouTube worksTest new featuresNFL Sunday Ticket

© 2026 Google LLC
____

</external_links>
<user_query>
https://www.youtube.com/watch?v=Ssh3m_8RPlA
</user_query>


text:
Это ссылка на видео на YouTube: [https://www.youtube.com/watch?v=Ssh3m_8RPlA](https://www.youtube.com/watch?v=Ssh3m_8RPlA).

Если хочешь, могу:
- кратко пересказать видео (если дашь транскрипт/основные тезисы),
- разобрать конкретный фрагмент,
- помочь вытащить субтитры и сделать конспект.

**Requesting clarification on URL**


text:
<user_query>
мне надо настроить корпоративную ллм чтобы работала в курсоре
 https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1
</user_query>


text:
Понял задачу. Для `Cursor` есть два рабочих сценария — зависит от твоей версии и политик в компании.

## Вариант 1: нативно в Cursor (если есть Custom/OpenAI-compatible)

1. Открой `Cursor Settings` → `Models` (или `AI`).
2. Ищи кнопку типа `Add provider` / `Custom model` / `OpenAI-compatible`.
3. Заполни:
   - `Base URL`: `https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1`
   - `API Key`: корпоративный токен (если обязателен)
   - `Model`: точный id модели (как в `/v1/models`)
4. Сохрани и выбери модель в чате как активную.

## Вариант 2: если в Cursor нет custom endpoint

Во встроенном чате Cursor это часто **не поддерживается напрямую** (только официальные провайдеры). Тогда обычно делают так:

- используют `Continue`/`Cline`/`Aider` внутри Cursor, где можно явно задать OpenAI-compatible endpoint;
- или ставят шлюз (например, LiteLLM), если нужно централизованно маршрутизировать модели.

## Быстрая проверка твоего endpoint

Сначала проверь, что сервер реально OpenAI-compatible:

```bash
curl -sS "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer $LLM_API_KEY"
```

И тест чата:

```bash
curl -sS "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LLM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8",
    "messages": [{"role":"user","content":"Say OK"}],
    "temperature": 0
  }'
```

## Частые проблемы в корп. сети

- внутренний TLS сертификат не доверен системе;
- неверный `model` id;
- endpoint требует нестандартный заголовок авторизации;
- нет доступа из сети/через прокси с машины, где запущен Cursor.

Если хочешь, дам готовый минимальный конфиг под `Continue` именно для твоего URL и формата токена.

**Providing practical Cursor setup steps**


text:
<attached_files>

<terminal_selection title="Terminal" path="/home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/terminals/3.txt" lines="77-96">
curl -ksS "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models"
{"object":"list","data":[{"id":"qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8","object":"model","created":1771250625,"owned_by":"vllm","root":"/repo/models/qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8","parent":null,"max_model_len":131072,"permission":[{"id":"modelperm-8b3fcd0c18780fd2","object":"model_permission","created":1771250625,"allow_create_engine":false,"allow_sampling":true,"allow_logprobs":true,"allow_search_indices":false,"allow_view":true,"allow_fine_tuning":false,"organization":"*","group":null,"is_blocking":false}]}]}%
 ruslanpi@ruslan-hpprobook450  ~/Documents/repos/lmru--devops--argocd-apps   feature/RFC-67852_tetragon_prod_wave1  curl -ksS "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8",
    "messages": [{"role":"user","content":"Say OK"}],
    "temperature": 0
  }'
{"id":"chatcmpl-14904534-efc1-43bb-9724-e0469ebadb0b","object":"chat.completion","created":1771250653,"model":"qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"OK","refusal":null,"annotations":null,"audio":null,"function_call":null,"tool_calls":[],"reasoning":null,"reasoning_content":null},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","stop_reason":null,"token_ids":null}],"service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":{"prompt_tokens":10,"total_tokens":12,"completion_tokens":2,"prompt_tokens_details":null},"prompt_logprobs":null,"prompt_token_ids":null,"kv_transfer_params":null}%
 ruslanpi@ruslan-hpprobook450  ~/Documents/repos/lmru--devops--argocd-apps   feature/RFC-67852_tetragon_prod_wave1 
</terminal_selection>

</attached_files>
<user_query>
@/home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/terminals/3.txt:77-96
</user_query>


text:
По этому фрагменту всё выглядит корректно и готово к подключению в Cursor:

- `GET /v1/models` отвечает и возвращает модель `qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8`.
- `POST /v1/chat/completions` тоже отвечает штатно (`"content":"OK"`).
- Значит твой endpoint реально OpenAI-compatible и рабочий.

Что это означает practically:
- В Cursor нужно только указать:
  - `Base URL`: `https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1`
  - `Model`: `qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8`
  - `API key`: если у вас обязателен (сейчас у тебя тест прошел без него).

Нюанс в команде из лога:
- У тебя есть `\ ` (обратный слеш + пробел) после `-H "Content-Type: application/json"`.
- В shell это может ломать перенос строки. Лучше писать либо без пробела после `\`, либо в одну строку.

Если хочешь, следующим сообщением дам точные клики по интерфейсу Cursor для твоей версии (где именно включить custom/OpenAI-compatible provider).

**Confirming endpoint and cursor configuration**


text:
<user_query>
у меня в курсор есть Add custom model, но там только имя, ниже в настройках api keys есть openai base url
</user_query>


text:
Отлично, значит у тебя как раз нужный сценарий: в Cursor это делается через **OpenAI provider** + **Custom model name**.

Сделай так:

1. `Settings -> API Keys`
   - В секции OpenAI вставь `OpenAI Base URL`:
     `https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1`
   - `OpenAI API Key`:
     - если твой сервер без авторизации — часто Cursor все равно просит ключ, поставь любой непустой (например `sk-local`),
     - если авторизация нужна — вставь реальный токен.

2. `Settings -> Models -> Add custom model`
   - Введи **точный id модели**:
     `qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8`
   - Сохрани.

3. В чате/Composer выбери эту модель как активную.

Если не заработает, проверь 3 типичные причины:
- в `Base URL` должен быть именно путь с `/v1` (без лишнего `/chat/completions`);
- модель должна совпадать 1:1 с id из `/v1/models`;
- если у тебя включен одновременно официальный OpenAI, Cursor может ходить “не туда” — временно оставь только твой base URL для OpenAI.

Могу дать мини-чеклист “как понять, что Cursor реально стучится именно в твой vLLM endpoint”, чтобы за 1 минуту подтвердить.

**Explaining OpenAI Base URL Setup**


text:
<user_query>
начал подключаться но We're having trouble connecting to the model provider. This might be temporary - please try again in a moment.
</user_query>


text:
<user_query>
@apps/vector @apps/vector/devsecops/templates/configmap.yaml удали со всех копий вектора упоминание тетрагона
оставь только отдельный в devsecops и проверь его
</user_query>


text:
Понял задачу: уберу все упоминания `tetragon` из обычных копий `vector`, оставлю только отдельный блок в `devsecops` и потом проверю шаблон на корректность. Сначала найду все вхождения по `apps/vector`.

**Planning removal of tetragon mentions**


text:
Нашёл вхождения только в `stage` и `prod` (плюс отдельный `devsecops`, который оставляем). Сейчас прочитаю соответствующие блоки, чтобы удалить их аккуратно и не сломать структуру YAML/VRL.

**Scoping edits to prod and stage configs**


text:
Сейчас удалю в `stage` весь tetragon-пайплайн (`source` + `transforms` + `wazuh` sink), чтобы в обычной копии `vector` не осталось упоминаний. Затем сделаю то же в `prod` и прогоню проверки.

**Removing Tetragon and Wazuh from Stage/Prod**


text: **Preparing production patch**


text:
Удаление внесено в `stage` и `prod`. Сейчас проверю, что `tetragon` остался только в `devsecops`, и прогоню `yamllint` по трем `configmap.yaml` (включая `devsecops`).

**Scanning for keyword mentions**


text: **Planning git diff inspection**


text:
Сделал.

Убрал все упоминания `tetragon` из обычных копий `vector`:

- `apps/vector/stage/templates/configmap.yaml`
- `apps/vector/prod/templates/configmap.yaml`

Удалены связанные блоки:
- `source` `k8s_events-itsec-tetragon`
- `transforms` `k8s_events-itsec-tetragon-filter_parse_json` и `k8s_events-itsec-tetragon-filter`
- `sink` `wazuh_syslog` (он зависел от tetragon-трансформа)

Оставил `tetragon` только в отдельной конфигурации:
- `apps/vector/devsecops/templates/configmap.yaml` (без изменений)

Проверка:
- Поиск по `apps/vector` показывает `tetragon` только в `apps/vector/devsecops/templates/configmap.yaml`.
- Прогнал `yamllint` по:
  - `apps/vector/stage/templates/configmap.yaml`
  - `apps/vector/prod/templates/configmap.yaml`
  - `apps/vector/devsecops/templates/configmap.yaml`
- Ошибок нет (`exit code 0`).

Если нужно, следующим шагом могу прогнать рендер chart’ов (`helm template`) для `stage/prod/devsecops`, чтобы дополнительно проверить итоговый манифест.

**Confirming vector mention only in devsecops**


text:
<user_query>
давай
</user_query>


text:
Запускаю дополнительную проверку рендера: найду chart’ы `vector` и прогоню `helm template` для `stage`, `prod` и `devsecops`, чтобы убедиться, что шаблоны после правок валидны.

**Planning helm template validation**


text: **Planning parallel templating calls**


text:
Попробовал прогнать `helm template` для:

- `apps/vector/stage`
- `apps/vector/prod`
- `apps/vector/devsecops`

Проверка не прошла из-за отсутствующих chart dependencies:

- для `stage/prod`: не хватает `vector`, `helm-library`
- для `devsecops`: не хватает `vector`

То есть проблема не в твоих правках `configmap.yaml`, а в том, что в локальном дереве нет зависимостей в `charts/`.

Что уже подтверждено:
- `tetragon` остался только в `apps/vector/devsecops/templates/configmap.yaml`
- `yamllint` по `stage/prod/devsecops` — без ошибок

Если хочешь, следующим шагом могу подтянуть зависимости и сразу повторить рендер:
- `helm dependency build apps/vector/stage`
- `helm dependency build apps/vector/prod`
- `helm dependency build apps/vector/devsecops`
- и снова `helm template` для всех трёх.

**Avoiding automatic dependency updates**


text:
Ок, подтягиваю зависимости для трёх chart’ов и сразу повторно запускаю `helm template`, чтобы проверить рендер после изменений.

**Planning sequential build and template run**


text: **Notifying about dependency build changes**


text:
Готово: зависимости подтянул, рендер прошёл успешно.

Что сделал:
- `helm dependency build` для:
  - `apps/vector/stage`
  - `apps/vector/prod`
  - `apps/vector/devsecops`
- `helm template` для всех трёх chart’ов — без ошибок (`exit code 0`).

Побочный эффект от `dependency build`:
- появились служебные артефакты:
  - `apps/vector/{stage,prod,devsecops}/charts/`
  - `apps/vector/{stage,prod,devsecops}/requirements.lock`

Текущее состояние `git`:
- изменены только твои шаблоны:
  - `apps/vector/stage/templates/configmap.yaml`
  - `apps/vector/prod/templates/configmap.yaml`
- плюс новые dependency-файлы/директории выше.

Если хочешь, могу сразу подготовить коммит только с изменениями `stage/prod templates` (без `charts/` и `requirements.lock`), либо включить lock-файлы, если у вас это принято в репо.

**Summarizing results and next steps**


text:
[Image]
<image_files>
The following images were provdied by the user and saved to the workspace for future use:
1. /home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/assets/Screenshot_from_2026-02-16_17-26-01-7f3cb186-9ab6-48a1-a9a5-890fb040e9d3.png

These images can be copied for use in other locations.
</image_files>
<user_query>
есть разные
мб ADEO_Vostok_Root_CA_092034.cer
</user_query>


text:
Да, похоже ты идёшь в правильную сторону: сейчас проверю у твоего endpoint `issuer`/цепочку сертификатов, чтобы точно сказать, какой CA нужен Cursor.

**Advising certificate inspection commands**


text: **Planning certificate trust test**


text: **Investigating certificate chain issues**


text: **Planning cert chain inspection**


text:
Скорее всего **не `ADEO_Vostok_Root_CA_092034.cer`**.

Проверил твой endpoint, у него сертификат:

- `subject`: `CN=mlops.data.lmru.tech`
- `issuer`: `GlobalSign RSA OV SSL CA 2018`
- `Verify return code: 21 (unable to verify the first certificate)`

Это означает: клиенту не хватает цепочки доверия (обычно **intermediate CA**), а не ADEO root.

Что использовать:
- нужен intermediate от GlobalSign:
  `http://secure.globalsign.com/cacert/gsrsaovsslca2018.crt`

Что лучше сделать:
1. **Правильно на сервере**: отдать `fullchain` (leaf + intermediate) в ingress/nginx.
2. Временный клиентский workaround:
   - добавить intermediate в trust store ОС, или
   - запускать Cursor с `NODE_EXTRA_CA_CERTS=/path/to/ca-bundle.pem` (где bundle содержит нужный CA).

Быстрая проверка гипотезы:
```bash
curl --cacert /path/to/gsrsaovsslca2018.pem \
  "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models"
```
Если так работает — причина точно в цепочке TLS.

Если хочешь, дам точные команды для Manjaro: как из `.crt/.cer` сделать `.pem`, куда положить и как обновить системный trust.

**Explaining cert error and fixes**


text:
<user_query>
ну вот у меня такой список
Index of generic-devops/CA
Name                                    Last modified      Size
../
cacerts/                                 25-Oct-2024 09:02    -
java-backend/                            24-Mar-2021 09:38    -
joined/                                  23-Mar-2021 14:02    -
adeo-dataplatform-python-lib-certs.pem   07-Dec-2022 14:34  8.19 KB
adeo_root_ca1.pem                        23-Mar-2021 13:57  2.01 KB
adeo_root_ca_exp28.pem                   18-Nov-2022 13:49  2.24 KB
adeo_services_infra_ca1.pem              23-Mar-2021 13:59  1.78 KB
adeo_services_infra_ca2.pem              23-Mar-2021 13:59  2.12 KB
adeo_vostok_root_ca.pem                  23-Mar-2021 13:59  1.86 KB
ADEO_Vostok_Root_CA_092034.cer           10-Oct-2025 14:21  1.94 KB
adeo_vostok_root_ca_exp34.pem            25-Oct-2022 12:06  1.91 KB
kafka-cert-merged.pem                    02-Feb-2023 13:37  8.19 KB
russian_trusted_root_ca.pem              22-Nov-2022 09:14  2.01 KB
russian_trusted_sub_ca.pem               22-Nov-2022 09:14  2.52 KB
test_adeo_root_ca1.pem                   23-Mar-2021 13:59  2.02 KB

пример работы команда которая делала отдала так:
Andrey Klimentyev, [16.02.2026 17:30]
curl -k https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant." },
      { "role": "user", "content": "Write a Python function that computes factorial." }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 100
  }'

Andrey Klimentyev, [16.02.2026 17:30]
curl -k https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8",
    "prompt": "Write a Python function that computes factorial.",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.2
  }'
</user_query>


text:
Да, этот список понятный — но по твоему endpoint проблема почти точно **не в ADEO CA**.

`curl -k` у коллеги работает только потому, что `-k` отключает проверку TLS.
А без `-k` у тебя падает с `unable to get local issuer certificate`, и это обычно значит:

- сервер отдает **неполную цепочку** (нет intermediate), или
- у клиента нет нужного intermediate.

У твоего сертификата issuer — `GlobalSign RSA OV SSL CA 2018`, а не ADEO, поэтому `ADEO_Vostok_Root_CA_092034.cer` скорее всего мимо.

## Что делать правильно

1. **Лучший вариант (на сервере):** настроить ingress/cert так, чтобы отдавался `fullchain` (leaf + intermediate).
2. **Временный клиентский workaround:** добавить intermediate GlobalSign в trust store или в `NODE_EXTRA_CA_CERTS` для Cursor.

## Быстрый тест (подтверждение)

Попробуй с явным intermediate (без `-k`):

```bash
curl --cacert /path/to/gsrsaovsslca2018.pem \
  "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models"
```

Если это заработает — причина точно в цепочке TLS.

## Для Cursor

Запусти Cursor с:

```bash
NODE_EXTRA_CA_CERTS=/path/to/ca-bundle.pem cursor
```

Где `ca-bundle.pem` содержит нужный intermediate (и при необходимости root).

---

Если хочешь, дам прям готовый набор команд под Manjaro:
- как скачать/конвертнуть intermediate в PEM,
- как добавить в системное доверие,
- и как проверить, что Cursor реально перестал ругаться без `-k`.

**Providing SSL chain troubleshooting steps**


text:
[Image]
[Image]
<image_files>
The following images were provdied by the user and saved to the workspace for future use:
1. /home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/assets/image-432a4fb6-52a3-443e-897e-805f5f173c8c.png
2. /home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/assets/image-2e64a8d1-c69b-43f6-bba7-2cdbbcda6047.png

These images can be copied for use in other locations.
</image_files>
<user_query>
прикрепил скриншоты импорта
</user_query>


text:
Скрины полезные — по ним видно, что сам сертификат `gsrsaovsslca2018.crt` нормальный (валидный, CA=true).
Но это **не гарантирует**, что Cursor его реально использует.

Скорее всего сейчас один из двух случаев:

- сертификат импортирован в GUI-хранилище, но не в то, откуда читает `curl/node/electron`;
- на сервере всё ещё отдается неполная цепочка (без intermediate/fullchain).

Что сделать быстро и точно:

1. Проверь, работает ли `curl` с этим файлом явно:
```bash
curl --cacert /path/to/gsrsaovsslca2018.crt \
  "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models"
```

2. Если работает — запусти Cursor с этим CA:
```bash
NODE_EXTRA_CA_CERTS=/path/to/gsrsaovsslca2018.crt cursor
```

3. Если не работает даже с `--cacert`, значит сервер отдает кривую цепочку — нужно чинить на стороне ingress/cert:
- установить `fullchain.pem` (leaf + intermediate), а не только leaf cert.

Дополнительно: кнопка `Import` в просмотрщике часто бывает неактивна, если ты просто открыл уже известный сертификат/не выбран нужный keyring — это нормально и не показатель, что системный trust для `curl/node` реально обновился.

Если хочешь, дам 3 команды для Manjaro, которые проверят:
- в каком формате твой `.crt` (PEM/DER),
- что сервер реально отдает в цепочке,
- и какой именно CA-файл лучше подложить в `NODE_EXTRA_CA_CERTS`.

**Providing certificate trust troubleshooting steps**


text:
<attached_files>

<terminal_selection title="Terminal" path="/home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/terminals/6.txt" lines="8-9">
 ruslanpi@ruslan-hpprobook450  ~/Documents/repos/lmru--devops--argocd-apps   feature/DSO-169_move_tetragon_events_to_separate_vector  curl --cacert /home/ruslanpi/Documents/gsrsaovsslca2018.crt "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models"
curl: (77) error adding trust anchors from file: /home/ruslanpi/Documents/gsrsaovsslca2018.crt
</terminal_selection>

</attached_files>
<user_query>
@/home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/terminals/6.txt:8-9
</user_query>


text:
Вижу причину: `curl: (77) error adding trust anchors` обычно означает, что файл сертификата не в формате PEM (часто DER/CRT бинарный) или повреждён. Сейчас быстро проверю формат и дам точную команду конвертации.

**Planning file format inspection**


text: **Analyzing certificate format and curl error**


text: **Testing certificate format handling**


text:
Нашёл точную причину: файл у тебя в DER, а `curl --cacert` ожидает PEM. Сейчас проверю на конвертированном PEM, чтобы дать рабочий рецепт под Cursor.

**Converting DER to PEM and testing**


text:
Именно, вот в этом и проблема из лога.

`curl: (77) error adding trust anchors` у тебя был потому, что `gsrsaovsslca2018.crt` — **DER**, а `--cacert` ждёт **PEM**.

Проверил и подтвердил:
- PEM-парсинг падает
- DER-парсинг проходит
- после конвертации в PEM запрос к `/v1/models` успешно работает

Рабочие команды:

```bash
openssl x509 -inform DER \
  -in "/home/ruslanpi/Documents/gsrsaovsslca2018.crt" \
  -out "/home/ruslanpi/Documents/gsrsaovsslca2018.pem"

curl --cacert "/home/ruslanpi/Documents/gsrsaovsslca2018.pem" \
  "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models"
```

Для Cursor запускай так:

```bash
NODE_EXTRA_CA_CERTS="/home/ruslanpi/Documents/gsrsaovsslca2018.pem" cursor
```

Если хочешь, дам команду, как добавить этот PEM в системный trust-store Manjaro, чтобы без `NODE_EXTRA_CA_CERTS` тоже работало.

**Providing concise fix and next steps**


text:
<user_query>
дай команду, как добавить этот PEM в системный trust-store Manjaro, чтобы без NODE_EXTRA_CA_CERTS тоже работало.
</user_query>


text:
В Manjaro (Arch) так:

```bash
sudo install -Dm644 "/home/ruslanpi/Documents/gsrsaovsslca2018.pem" \
  "/etc/ca-certificates/trust-source/anchors/gsrsaovsslca2018.pem" && \
sudo trust extract-compat
```

Проверка:

```bash
curl -sS "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/models"
```

Если нужно откатить:

```bash
sudo rm -f "/etc/ca-certificates/trust-source/anchors/gsrsaovsslca2018.pem" && \
sudo trust extract-compat
```

После обновления trust-store перезапусти Cursor (и терминал), чтобы процессы подхватили новый store.


text:
<user_query>
какая ты модель
</user_query>


text:
[Image]
<image_files>
The following images were provdied by the user and saved to the workspace for future use:
1. /home/ruslanpi/.cursor/projects/home-ruslanpi-Documents-repos-lmru-devops-argocd-apps/assets/image-a992a2d6-067a-47e5-b387-24d141c860d5.png

These images can be copied for use in other locations.
</image_files>
<user_query>
так, в курле заработало
а вот в курсоре почему-то нет, та же ошибка сети

</user_query>


text:
Отличный прогресс: если в `curl` уже работает, значит endpoint живой, и проблема именно в том, **как Cursor его вызывает**.

Самые частые причины в твоем кейсе:

- **Неверный Base URL формат** в Cursor (часто нужен хост **без** `/v1`).
- **Cursor шлет `Authorization: Bearer <key>`**, а сервер ключ не принимает.
- **Cursor использует другой endpoint** (например, `/v1/responses`), который vLLM не поддерживает.
- После обновления trust store Cursor не был полностью перезапущен.

### Что проверить по шагам (быстро)

1. Полностью закрой Cursor (все процессы) и открой заново.
2. В `Override OpenAI Base URL` попробуй **сначала без `/v1`**:
   - `https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech`
   - если не поможет, верни вариант с `/v1`.
3. Проверь API key:
   - если у тебя сервер без авторизации, но Cursor требует ключ — оставь `sk-local`;
   - прогоняй curl **с тем же ключом**, чтобы убедиться, что сервер не отбрасывает `Authorization`.

Пример:
```bash
curl -sS "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-local" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8","messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'
```

4. Проверь, поддерживает ли сервер `responses` API:
```bash
curl -sS "https://qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8.mlops.data.lmru.tech/v1/responses" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-coder-30b-a3b-instruct-fp8","input":"ping"}'
```
Если здесь 404/501 — Cursor может падать с “trouble connecting”.

5. Если снова ошибка — открой DevTools в Cursor и посмотри фактический URL/код ответа (404/401/SSL). Это сразу покажет, что именно ломается.

Если хочешь, скинь 1 строку из DevTools (URL + status), и я сразу скажу точную правку.

**Synthesizing troubleshooting checklist**


text:
<user_query>
workbench.desktop.main.js:44152 [transport] [nal_agent_retries] Error not retryable
{arch: 'x64', platform: 'linux', channel: 'stable', client_version: '2.5.14', attempt: 3, …}
workbench.desktop.main.js:32093 [composer] Error in AI response: undefined nLe: [resource_exhausted] Error
    at UmA (workbench.desktop.main.js:32026:39814)
    at OmA (workbench.desktop.main.js:32026:38717)
    at jmA (workbench.desktop.main.js:32027:5088)
    at eol.run (workbench.desktop.main.js:32027:9098)
    at async srt.resume (workbench.desktop.main.js:44271:11555)
    at async rOl.streamFromAgentBackend (workbench.desktop.main.js:44319:8907)
    at async rOl.getAgentStreamResponse (workbench.desktop.main.js:44319:9860)
    at async bLe.submitChatMaybeAbortCurrent (workbench.desktop.main.js:32093:15752)
Caused by: ConnectError: [resource_exhausted] Error
    at c8g.$endAiConnectTransportReportError (workbench.desktop.main.js:43263:34800)
    at Rxt._doInvokeHandler (workbench.desktop.main.js:44092:23171)
    at Rxt._invokeHandler (workbench.desktop.main.js:44092:22913)
    at Rxt._receiveRequest (workbench.desktop.main.js:44092:21545)
    at Rxt._receiveOneMessage (workbench.desktop.main.js:44092:20362)
    at SCn.value (workbench.desktop.main.js:44092:18389)
    at He._deliver (workbench.desktop.main.js:55:2962)
    at He.fire (workbench.desktop.main.js:55:3283)
    at Grn.fire (workbench.desktop.main.js:43247:12156)
    at MessagePort.<anonymous> (workbench.desktop.main.js:47122:18406)
workbench.desktop.main.js:44152 [composer] Error in AI response nLe: [resource_exhausted] Error
    at UmA (workbench.desktop.main.js:32026:39814)
    at OmA (workbench.desktop.main.js:32026:38717)
    at jmA (workbench.desktop.main.js:32027:5088)
    at eol.run (workbench.desktop.main.js:32027:9098)
    at async srt.resume (workbench.desktop.main.js:44271:11555)
    at async rOl.streamFromAgentBackend (workbench.desktop.main.js:44319:8907)
    at async rOl.getAgentStreamResponse (workbench.desktop.main.js:44319:9860)
    at async bLe.submitChatMaybeAbortCurrent (workbench.desktop.main.js:32093:15752)
Caused by: ConnectError: [resource_exhausted] Error
    at c8g.$endAiConnectTransportReportError (workbench.desktop.main.js:43263:34800)
    at Rxt._doInvokeHandler (workbench.desktop.main.js:44092:23171)
    at Rxt._invokeHandler (workbench.desktop.main.js:44092:22913)
    at Rxt._receiveRequest (workbench.desktop.main.js:44092:21545)
    at Rxt._receiveOneMessage (workbench.desktop.main.js:44092:20362)
    at SCn.value (workbench.desktop.main.js:44092:18389)
    at He._deliver (workbench.desktop.main.js:55:2962)
    at He.fire (workbench.desktop.main.js:55:3283)
    at Grn.fire (workbench.desktop.main.js:43247:12156)
    at MessagePort.<anonymous> (workbench.desktop.main.js:47122:18406)

{arch: 'x64', platform: 'linux', channel: 'stable', client_version: '2.5.14', error: {…}, …}
workbench.desktop.main.js:64   ERR [Extension Host] [otel.error] {"stack":"OTLPExporterError: Bad Request\n\tat IncomingMessage.<anonymous> (/usr/share/cursor/resources/app/node_modules/@opentelemetry/otlp-exporter-base/build/src/transport/http-transport-utils.js:52:31)\n\tat IncomingMessage.emit (node:events:531:35)\n\tat endReadableNT (node:internal/streams/readable:1698:12)\n\tat process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:90:21)","message":"Bad Request","code":"400","name":"OTLPExporterError","data":"{\"error\":\"Trace spans collection is not enabled for this user\"}"}
workbench.desktop.main.js:43230 [Extension Host] [otel.error] {"stack":"OTLPExporterError: Bad Request\n\tat IncomingMessage.<anonymous> (/usr/share/cursor/resources/app/node_modules/@opentelemetry/otlp-exporter-base/build/src/transport/http-transport-utils.js:52:31)\n\tat IncomingMessage.emit (node:events:531:35)\n\tat endReadableNT (node:internal/streams/readable:1698:12)\n\tat process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:90:21)","message":"Bad Request","code":"400","name":"OTLPExporterError","data":"{\"error\":\"Trace spans collection is not enabled for this user\"}"}

</user_query>


text:
Отличные логи — по ним видно, что TLS ты уже победил.
Теперь ошибка другая: **`[resource_exhausted]`**.

### Что это значит
- Cursor дошёл до провайдера, но провайдер/прокси ответил, что ресурс исчерпан (обычно 429/503/лимиты/перегрузка/слишком большой запрос).
- `otel.error ... Trace spans collection is not enabled` — **не связано** с LLM-запросом, это телеметрия Cursor.

### Наиболее вероятно в твоём случае
1. Cursor шлёт гораздо более тяжёлый промпт, чем твой `curl` (контекст проекта, system prompt, инструменты).
2. Слишком большой `max_tokens`/контекст для текущей конфигурации vLLM.
3. Лимит параллельных запросов/квота на стороне твоего шлюза.

### Быстрая проверка (2 минуты)
1. В Cursor отправь **очень короткий** запрос без контекста (`ping`) в обычном чате (не agent/composer с тулзами).
2. Если короткий проходит, а рабочие запросы нет — это 100% лимит по ресурсам/размеру запроса.
3. Временно снизь выход:
   - `max output tokens` до `256-512`
   - отключи лишний контекст (`@codebase`, большие файлы).

### Что проверить на сервере vLLM
- лог ответа на запросы Cursor (код 429/503/400 и текст);
- параметры типа `max_num_seqs`, `max_num_batched_tokens`, лимиты concurrency;
- хватает ли VRAM под текущий `max_model_len`.

### Важный маркер
Если `curl` с простым `chat/completions` работает, а **только Cursor Agent/Composer** падает, значит проблема не в сети, а в нагрузке/формате agent-запроса.

Если хочешь, дам готовый `curl`, который имитирует “тяжёлый” cursor-запрос (stream + большой input), чтобы воспроизвести `resource_exhausted` и подобрать рабочие лимиты.

**Explaining resource_exhausted errors**