LangBot/README_TW.md at 869567c97543f0eb03c54afb3c61c8a77751c575

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Files

T

Junyan Chin e9dd584792 feat: MCP server + in-repo skills (agent-friendly platform) (#2269 )

* feat(api): support global API key from config.yaml (api.global_api_key)

Accept a config-defined global API key anywhere a web-UI key is accepted
(X-API-Key / Bearer), with no login session and no DB record. Useful for
automated deployments and AI agents (HTTP API + MCP). Defaults to empty
(disabled); does not require the lbk_ prefix.

- templates/config.yaml: add api.global_api_key with security notes
- service/apikey.py: verify_api_key checks global key first (constant-time)
- docs/API_KEY_AUTH.md: document the global key + security guidance
- tests: cover global-key match, prefix-free, fallback-to-db, disabled

* feat(mcp): expose LangBot management as an MCP server at /mcp

Add an MCP (Model Context Protocol) server so external AI agents can manage a
LangBot instance. Reuses the same API-key auth as the HTTP API (including the
config.yaml global API key).

- pkg/api/mcp/server.py: FastMCP server wrapping the service layer; 21 curated
  tools across system/bots/pipelines/models/knowledge/mcp-servers/skills
- pkg/api/mcp/mount.py: ASGI dispatcher fronting Quart; authenticates /mcp
  requests with an API key, runs the streamable-HTTP session manager lifespan
- controller/main.py: serve the wrapped ASGI app via hypercorn (was run_task)
- web: new 'MCP' tab in the API integration dialog showing endpoint, auth, and
  client config; i18n for 8 locales
- tests/manual/mcp_smoke.py: e2e check (401 unauth, list tools, call tools)

Tool surface is intentionally curated (not all ~25 route groups) to keep the
agent surface small, safe, and maintainable. Extend deliberately.

* feat(skills): add in-repo skills/ as the single source of truth

Migrate the agent skills + QA/e2e test harness from the (now archived)
langbot-app/langbot-skills repo into LangBot/skills/, and add four new skills.

Migrated:
- langbot-plugin-dev, langbot-testing (e2e), langbot-env-setup,
  langbot-skills-maintenance, langbot-eba-adapter-dev
- the bin/lbs CLI (src/, test/, scripts/, schemas/, qa-agent-docs/)

New:
- langbot-dev      core backend + web development
- langbot-deploy   Docker/K8s deployment + config.yaml + global API key
- langbot-mcp-ops  operating the LangBot MCP server (/mcp)
- langbot-space-ops operating the Space marketplace MCP server

- src/cli.ts repoRoot(): recognize the skills assets root (skills.index.json +
  bin/lbs) so the CLI works when nested inside the LangBot repo
- README.md: unified skill catalog; skills.index.json regenerated

Parity with source verified: bin/lbs validate + node test suite match the
source repo (only the uncommitted .lbpkg build-artifact fixture differs).

* docs(agents): document agent-facing surfaces + API/MCP/skills sync rule

* docs(readme): add 'Built for AI Agents' section across all locales

Highlight MCP server, in-repo skills (single source of truth), AGENTS.md
sync rule, and llms.txt. Cross-link LangBot Space MCP marketplace.

* style(mcp): fix ruff format + prettier lint in MCP server and API panel

* style(web): prettier format MCP i18n locale entries

* docs(skills): note MCP instance control in dev/testing skills

All development-guidance skills now point to the LangBot instance MCP
server (/mcp) and the Space marketplace MCP server, reusing API keys.

2026-06-20 15:14:47 +08:00

10 KiB

Raw Blame History

生產級 AI 即時通訊機器人開發平台。

快速建構、除錯和部署 AI 機器人到微信、QQ、飛書、Slack、Discord、Telegram 等平台。

English / 简体中文 / 繁體中文 / 日本語 / Español / Français / 한국어 / Русский / Tiếng Việt

官網｜特性｜文件｜ API ｜外掛市場｜路線圖

什麼是 LangBot？

LangBot 是一個開源的生產級平台，用於建構 AI 驅動的即時通訊機器人。它將大語言模型（LLM）連接到各種聊天平台，幫助你創建能夠對話、執行任務、並整合到現有工作流程中的智能 Agent。

核心能力

AI 對話與 Agent — 多輪對話、工具調用、多模態、流式輸出。自帶 RAG（知識庫），深度整合 Dify、Coze、n8n、Langflow、 Deerflow、Weknora等 LLMOps 平台。
全平台支援 — 一套程式碼，覆蓋 QQ、微信、企業微信、飛書、釘釘、Discord、Telegram、Slack、LINE、KOOK 等平台。
生產就緒 — 存取控制、限速、敏感詞過濾、全面監控與異常處理，已被多家企業採用。
外掛生態 — 數百個外掛，事件驅動架構，組件擴展，適配 MCP 協議。
Web 管理面板 — 透過瀏覽器直觀地配置、管理和監控機器人，無需手動編輯設定檔。
多流水線架構 — 不同機器人用於不同場景，具備全面的監控和異常處理能力。

快速開始

☁️ LangBot Cloud（推薦）

LangBot Cloud — 免部署，開箱即用。

一鍵啟動

uvx langbot

需要安裝 uv。訪問 http://localhost:5300 即可使用。

Docker Compose

git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
docker compose up -d

一鍵雲端部署

更多方式： Docker · 手動部署 · 寶塔面板 · Kubernetes

支援的平台

平台	狀態	備註
Discord	✅	官方
Telegram	✅	官方
Slack	✅	官方
LINE	✅	官方
QQ	✅	個人號、官方機器人（頻道、私聊、群聊）
企業微信	✅	應用訊息、對外客服、智能機器人
微信	✅	個人微信、微信公眾號
飛書	✅	官方
釘釘	✅	官方
KOOK	✅	官方
Satori	✅
Email	✅	只 Matrix、Satori
Matrix	✅	支援多種橋接平台，如 Signal、WhatsApp、Messenger、iMessage、Mattermost、Google Chat、IRC、XMPP、Zulip 等

支援的大模型與整合

提供商	類型	狀態
OpenAI	LLM	✅
Anthropic	LLM	✅
DeepSeek	LLM	✅
Google Gemini	LLM	✅
xAI	LLM	✅
Moonshot	LLM	✅
智譜AI	LLM	✅
Ollama	本地 LLM	✅
LM Studio	本地 LLM	✅
Dify	LLMOps	✅
MCP	協議	✅
SiliconFlow	聚合平台	✅
阿里雲百煉	聚合平台	✅
火山方舟	聚合平台	✅
ModelScope	聚合平台	✅
GiteeAI	聚合平台	✅
勝算雲	GPU 平台	✅
優雲智算	GPU 平台	✅
PPIO	GPU 平台	✅
接口 AI	聚合平台	✅
302.AI	聚合平台	✅
Qiniu	聚合平台	✅

TTS（語音合成）

平台/模型	備註
FishAudio	外掛
海豚 AI	外掛
AzureTTS	外掛

文生圖

平台/模型	備註
阿里雲百煉	外掛

→ 查看完整整合列表

為什麼選擇 LangBot？

使用場景	LangBot 如何幫助
客戶服務	將 AI Agent 部署到微信/企微/釘釘/飛書，基於知識庫自動回答使用者問題
內部工具	將 n8n/Dify 工作流接入企微/釘釘，實現業務流程自動化
社群運營	在 QQ/Discord 群中使用 AI 驅動的內容審核與智能互動
多平台觸達	一個機器人，覆蓋所有平台。透過統一面板集中管理

線上演示

立即體驗： https://demo.langbot.dev/

信箱：demo@langbot.app
密碼：langbot123456

注意：公開演示環境，請不要在其中填入任何敏感資訊。

為 AI Agent 而生 🤖

LangBot 從設計上就對 Agent 友善 —— 你的編碼 Agent（Claude Code、Codex、Copilot、Cursor 等）可以一等公民般地操作、擴充和部署 LangBot：

MCP Server —— LangBot 內建 Model Context Protocol 端點 /mcp，與 HTTP API 對齊，Agent 可程式化管理機器人、流水線、外掛和模型。使用同一套 API Key 鑑權（可在 config.yaml 設定全域 Key，或使用使用者 Key），無需登入流程。在 Web 面板的 API 與 MCP 分頁中設定。
倉庫內 Skills —— skills/ 目錄是使用 LangBot 的唯一事實來源：外掛開發、核心開發、端到端測試、部署，以及操作 LangBot / LangBot Space MCP Server。把 Agent 指向這個目錄，它就知道如何動手。
AGENTS.md —— 每個倉庫都提供 AGENTS.md（軟連結到 CLAUDE.md），描述架構、規範，以及「API 變更必須同步更新 MCP Server 和 skills」的約定。
llms.txt —— 面向 LLM 的機器可讀專案上下文已發布在官網。

雲端 / 市集： LangBot Space 同樣開放 MCP Server，Agent 可搜尋和檢視外掛 / MCP / Skill 市集，使用 Personal Access Token 鑑權。

社群

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貢獻者

感謝所有貢獻者對 LangBot 的幫助：

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